摘要：本文以福建省福清市东张水库为例,采集2016—2017年间包含水华期间在内的共295组的水质(水温、pH、电导率、浊度、溶解氧)和气象(气温、风速)数据,以80%的数据进行模型演算,20%的数据进行模型验证,以叶绿素a浓度作为输出参数,应用BP人工神经网络模型进行演算。通过输入不同的参数组合,将结果与实际测定的叶绿素a值比较,挑选出最优的参数组合。结果表明,当以水温、溶解氧、电导率和气温作为组合变量输入时,输出的结果最优,输出数据的预测值与实测值拟合度R^2为0.83,均方根误差(RMSE)为0.08μg/L,均方根-实测值标准偏差比(RSR)为0.43,且模型稳定性较好。表明该参数组合作为输入参数建立的BP人工神经网络预警模型,有望未来用于预测东张水库富营养化的发生。

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