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1、| 维普资讯 2007年第1期水利水电地表水质监测模型中的几种人工智能方法孙超摘要：半文重点对地表水质預测橈型的几种人工智能方搓进行了评述具休说明了 BP神绘 网络水质预测摸型、地表水COD诳度灰色预测模型、时间数列预测方法段WASF5模型系统 等方法的原理和辖点*并提岀地表水质预测棋型WASP5与GTS系统集感的趋势，建立水质自 动监测丟统是我国水质现状和社会遼展的需要，并分析了发展水质自动检鶴系统的方法及可 行性.芸键词：地表水丨摸型；预测；人工智能1前言随着我国对环境间题的日益关注，地表水康的变化也成为了众多研究的焦点。由于人 民生活水平和社会经济的快速发展.污废水排放总量大大增加.我国
2、地表水水质有恶化的 逋勢-水履模型描述了污架物质在水中的物理、化学*生物作用过程的规律，可以很好地 对地表水质的变化趋势进行预测.已有的水质模型定撤预测多采用水体水质模拟来进行*但由于大多水质模型在建立的 过程中进行了一些简牝和假没，影响了模型与实体之间的模拟精确度，应用具有一定的限 制a如今将人工智能计算引人水质预测模型是研究的热点，它将数据的处理和统计分折甚 至建模计算的大规模工作量由计算机完成，提高了建模的精度和效率。2水质预测模型中的数学方法2*1 UP神经网络水质预测模型及其改进BP神径网络是指基于溟差反向传播(Back Propagation)算法的多层次向前神经网 络口神经网络具有大规模并行处理、连续时间菲线性动力学.全局集体作用*高度的容错45