文献类型：期刊文章

作　　者：孟朝霞[1] 蒋芃[2] 贾宏恩[2]

MENG Zhaoxia;JIANG Peng;JIA Hongen

机构地区：[1]山西能源学院能源与动力工程系 [2]太原理工大学数学学院,太原036500

出　　处：《运城学院学报》

基　　金：山西省水利科学技术研究与推广项目(2022GM006);山西省国际合作基地与平台项目(20210404110)。

年　　份：2022

卷　　号：40

期　　号：6

起止页码：1-5

语　　种：中文

收录情况：NSSD、普通刊

摘　　要：水库水质的优劣会受到环境中的物理、化学以及生物因素的影响,本文选用BP神经网络,以山西某水库2018—2020年实测水质指标共36组数据(23个实测水质指标)为数据集,建立双隐含层BP神经网络,采用sklearn中MLPRegressor建立回归模型,模拟效果由RMSE、MAE、MSE进行评估。选取9个实测水质指标通过含有100个隐藏节点的MLPRegressor模型预测其余3个实测水质指标,结果表明,该神经网络模型可以较为准确的预测未知水质指标数值,对建立水库水质预警系统具有重要的指导意义。

关 键 词：BP神经网络 MLPRegressor模型  水库健康  模拟预测  

分 类 号：S27]