基于马尔科夫链改进灰色神经网络的水质预测模型

作者：薛鹏松; 冯民权; 邢肖鹏

来源：武汉大学学报(工学版), 2012, (03): 319-324.

• 灰色神经网络
• 马尔科夫链
• 水质预测
• 汾河运城段 gray neural network
• Markov chain
• water quality prediction
• Yuncheng section of Fenhe river

根据汾河运城段的实际情况,应用改进灰色神经网络对水质进行预测.在数据处理以及关联度分析的基础上,选取关联度较高的氨氮、挥发酚、水温、BOD5及COD作为灰色神经网络的输入节点.应用灰色神经网络对水质进行预测,再用马尔科夫修正误差残值,可使修正值更加接近实测值.灰色神经网络的相对误差为68.44%～4.69%,改进灰色神经网络将相对误差为41.96%～2.23%,可见改进神经网络的预测精度更高.改进灰色神经网络模型,结合了灰色神经网络和马尔科夫的优点,提高了预测的精度,并以汾河河津大桥监测断面的水质预测为例,验证了该方法的可行性.

• 出版日期2012
• 单位西安理工大学