【摘 要】
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以吕梁市三川河寨东桥断面的水质监测数据为基础,选取氨氮和COD指标进行短期预测.采用拟合季节的时间序列ARIMA(1,1,0)模型和改进算法的BP神经网络分别进行预测并比较,预测结
【机 构】
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山西财经大学环境经济学院,山西太原030006
【出 处】
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中国环境科学学会2020科学技术年会
论文部分内容阅读
以吕梁市三川河寨东桥断面的水质监测数据为基础,选取氨氮和COD指标进行短期预测.采用拟合季节的时间序列ARIMA(1,1,0)模型和改进算法的BP神经网络分别进行预测并比较,预测结果显示ARIMA模型氨氮和COD的平均误差为1.58和5.83,BP神经网络模型的平均误差为0.898和1.33,神经网络模型预测的精度更高.分析可知三川河的氨氮水平严重超标,氨氮的污染程度短期内将持续加重,COD指标逐渐下降,提高三川河水环境质量的关键在于降低三川河的氨氮污染,从而有助于黄河流域的生态保护与高质量发展.
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