黑龙江省博士后基金(LBH-Z10172)
- 作品数：2 被引量：6H指数：2
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- 发文基金：中国博士后科学基金黑龙江省博士后基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：环境科学与工程更多>>
- 数据挖掘技术在松花江水质预测中的应用被引量：2
- 2011年
- 为更好地实现松花江水质预测,对水质的科学管理起到指导作用,应用人工神经网络技术(ANN,Artifical Neural Networts),利用松花江四方台监测站某连续3年水质数据,建立水质预测模型,实现对松花江主要污染指标CODMn的预测.为保证预测模型具有较高的预测精度,将数据按月分期,应用聚类分析法对数据进行处理,剔除异常数据,使有效数据能够均匀分布.并通过测试研究验证聚类分析法处理数据后对预测精度的影响效果.结果表明,将聚类分析法应用到水质预测中后,可较大地改善模型预测效果,成绩显著.
- 赵英崔福义郭亮
- 关键词：水质预测人工神经网络
- 贝叶斯方法的污染源季节性排放量控制和管理被引量：4
- 2014年
- 为保证水质功能区内水质达标,必须对区域内污染源排放量进行控制和管理.选取松花江哈尔滨段主要污染指标COD和氨氮为研究对象,利用一维水质模型构建各污染源排放量与河流水质之间的关系.用贝叶斯方法估计水质模型中的重要参数综合降解系数(k),根据估计时期的不同,分别建立季节模型和年度模型,用以控制既定水质目标下各污染源排放量.结果表明,季节模型的预测效果较好,能更好地表达水中污染物的综合降解浓度.应用季节模型和贝叶斯方法开展季节性水质管理工作,可以提供给决策者更多的信息,有助于对污染源排放量的不确定性进行量化和评估.此外,通过对比各污染源的削减水平,可得各污染源在不同时期的控制权重,从而使管理者在不同时期有针对性地对污染源排放量进行控制.贝叶斯方法在污染源排放量控制中的应用可以增强水质模型的预测能力,有效提高水质管理的水平.
- 赵英郭亮
- 关键词：贝叶斯方法污染源管理水质管理
