改进多元回归法与神经网络应用于水质预测

水质预测是在水污染控制单元内建立水域功能区水质指标与陆域相应污染源之间的输入响应关系, 以便为水质目标责任管理提供科学依据[ 1] 。基于物质质量、能量和动量守恒原理以及物理生化规律所建立的分析模型的物理概念清晰, 但限于计算量及参数识别等困难, 实用中常对模型结构进行简化与假定, 从而影响了模型的精度及实用性。为此,需引入新的方法来建立高精度及实用性强的水质预测模型, 以适应水环境管理的迫切要求。