基于T-S模糊神经网络的水质评价方法及其在四水流域的应用

摘要

针对水质评价方法评价等级固化、评价方法整体性不强以及指标间差异较大等特点,引入了T-S模糊神经网络对水质进行评价。基于T-S模糊系统的数据处理能力和神经网络对数据间非线性关系的拟合能力,构造T-S模糊神经网络。经过训练、检验发现该网络对生成数据的拟合程度较高,可以应用于水质评价。将该神经网络应用于湖南省四水干流的水质评价,发现四水代表水质站点的水质情况从2005—2015年期间基本符合地表水Ⅲ类水标准,同时,湘江湘潭站及长沙站存在一定的水质等级变优趋势。