水华预测

作品数：26被引量：389H指数：9
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相关期刊：《中国环境科学》《四川环境》《长江流域资源与环境》《计算机工程与应用》更多>>
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基于主成分分析法及RBF神经网络耦合模型的水华预测研究
《四川环境》2024年第5期51-56,共6页谢如意 李伦 冯振鹏 艾庆华 
针对城市景观水体水华产生过程存在复杂性、时变性、不确定性等特点,为解决水华预测中准确度不高、预测模型过于复杂等问题,将主成分分析降维能力与人工神经网络自学习能力相结合,提出PCA-RBF神经网络水华预测模型。主成分分析的结果将...
关键词：水华预测 主成分分析 人工神经网络 景观水体 
BP神经网络在水库蓝藻水华预测中的应用被引量：1
《资源节约与环保》2024年第3期55-59,共5页刘亚平 鲁言波 李彤 李晓芳 
水体污染会造成水中营养物质过剩,藻类大量繁殖,从而加速水体富营养化。本文对水质自动监测数据的水温(T)、pH、溶解氧(DO)、电导率(W_cond)、浊度(Turb)、高锰酸盐指数(COD_(Mn))、氨氮(NH_(3)-N)、总磷(TP)、总氮(TN)9个因子进行分析...
关键词：BP神经网络 叶绿素a(Chl-a) 蓝藻水华 预测模型 
基于遥感图像3D–CNN及氮磷循环的水华预测被引量：1
《控制理论与应用》2021年第10期1683-1691,共9页王立 吴羽溪 王小艺 刘载文 
国家自然科学基金项目(61802010);北京优秀人才培养资助青年拔尖团队项目(2018000026833TD01);北京市百千万人才工程项目(19BGL184)资助。
针对现有的藻类水华分析存在忽略水体底物中的氮磷反馈机制对藻类生长过程影响以及缺乏对整体水域的全面分析的问题,本研究以富营养化状态和叶绿素a浓度作为藻类水华的表征指标,以遥感图像及水体中的总氮和总磷为主要研究对象,提出一种...
关键词：遥感 卷积神经网络CNN 水 水华 预测 
香溪河库湾水质特征与非回水区水华响应关系被引量：14
《中国环境科学》2019年第7期3018-3026,共9页张庆文 宋林旭 纪道斌 方海涛 何金艳 霍静 刘心愿 王耀耀 朱晓声 
国家自然科学基金资助项目(51779128,41501297);国家水体污染控制与治理科技重大专项(2014ZX07104-005-02)
为探究香溪河在受倒灌影响较弱的河段水华暴发征兆及机理,于水华高发期5~8月对香溪河进行监测,分析电导率、水温、叶绿素a(Chl-a)以及流速.结果表明,在6~8月,香溪河倒灌现象于XX05点(峡口镇)处基本结束,XX06~XX09受倒灌来水影响较弱;香...
关键词：香溪河 水温 电导率 水华预测 临界层理论 CHL-A 
湖库水质无线远程监测与水华预测方法研究被引量：2
《测试技术学报》2019年第3期216-222,共7页石野 王晓凯 张春梅 
山西省重点研发计划(高新技术领域)资助项目(201803D121102)
水体富营养化和水华是目前比较典型的水环境问题,如何获取水质信息并进行水华预测是研究人员普遍关注的问题.利用传感器技术、嵌入式技术、远程无线传输技术,集成GPS地理定位模块和GPRS远程数据通信模块,设计了湖库水质的无线远程监测...
关键词：水质远程监测 GPRS 嵌入式系统 灰色神经网络 水华预测 
防控三峡水库支流水华的生态约束型优化调度被引量：4
《长江流域资源与环境》2018年第10期2379-2386,共8页刘晋高 诸葛亦斯 刘德富 张佳磊 马骏 余晓 
大型水库分层的水质响应及影响缓解技术研究(2016YFC0401701);国家自然科学基金重大计划项目(91647207);国家自然科学基金项目(51479010;51779016)
三峡水库蓄水后支流水华频发,严重影响了库区支流的水环境,开展水库生态调度,改变干支流水体之间的水动力条件,能有效的防控水库支流水华的发生。提出了嵌套水华预测模型的水库生态约束型调度模型,以水位(H)、水位变频(HF)、水位变幅(HR...
关键词：三峡水库 水华预测 生态约束 生态调度 
基于主成分分析的BP神经网络在水华预测中的应用被引量：4
《世界生态学》2018年第2期53-60,共8页夏杰 吴文青 许海洋 
西南科技大学理学院创新基金项目“量化投资平台下的交易策略研究”(项目编号:LXCX-05).
随着淡水生态系统水体污染和富营养化进程的加剧,诱发了大面积水华,其不仅破坏生态系统,而且造成巨大的经济损失。因此,根据水体各个理化因子对水华的发生进行预测就显得尤为重要。首先根据池塘1~15周的数据,利用主成分分析法对影响浮...
关键词：水华预测 理化因子 主成分分析 BP神经网络 
基于BP神经网络模型在珊溪水库水华预测中的应用被引量：6
《四川环境》2018年第1期39-43,共5页王珅 万哲慧 冯孙林 黄晶 刘秀峰 赵小敏 
浙江省自然科学基金(LZ12C03001);温州市"水体污染控制与治理"科技创新项目(S20140024)资助
在珊溪水库藻类暴发期间应急监测数据的基础上,建立pH值、高锰酸盐指数、总氮、总磷、叶绿素a数据矩阵。运用MATLAB R2015b GUI可视化界面模块,将应急监测数据样本空间分为训练样本、验证样本、测试样本,建立珊溪水库BP神经网络模型,预...
关键词：MATLAB BP神经网络 珊溪水库 水华预测 
动态聚类最近邻法在湖库蓝藻水华预测中的应用被引量：1
《水土保持通报》2017年第4期161-165,共5页白晓哲 张慧妍 王小艺 王立 许继平 于家斌 
北京市属高校创新能力提升计划项目"北京河湖水环境监测与智能管理物联网应用平台"(PXM2014_014213_000033);北京市教委科技重点项目(KZ201510011011);北京市属高校青年拔尖人才培育计划(CIT&TCD201404031)
[目的]探索湖库蓝藻水华的有效预测方法,为水环境污染防治关键问题的解决提供科学依据。[方法]结合蓝藻水华演化中表现出的混沌类随机特点,提出一种基于有效性函数优化的动态聚类算法,以实现蓝藻水华动态、小范围近邻优化预测的目的。首...
关键词：蓝藻水华 动态聚类 最近邻法 预测 
我国淡水养殖水华预测及生态养殖研究——基于计量分析的视角被引量：2
《西安文理学院学报（自然科学版）》2017年第2期102-109,共8页张海珍 朱家明 陈益杨 
国家自然科学基金资助项目(11601001);国家大学生创新创业训练计划项目(201610378056)
随着水生态系统水体污染和富营养化程度的加剧,很容易诱发大面积水华.水华造成严重的环境污染及水体污染,对水产淡水养殖业是一个严重的打击.因此研究淡水养殖池塘水华发生及池水净化处理具有重要意义.首先在SPSS中利用Pearson相关系数...
关键词：生态养殖 水华 Pearson相关系数 线性规划 MATLAB 
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