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PCA和ANN在鄱阳湖水质评价中的应用

胡倩如

   鄱阳湖是江西省的主要湖泊,也是我国最大的淡水湖,拥有丰富的水资源和生物资源,具有蓄洪、航运、灌溉、水产养殖和旅游等多方面功能。鄱阳湖的水环境保护问题一直以来都是一个倍受关注的课题。 本文结合主成份分析和神经网络用于鄱阳湖的水质监测数据评价,降低水质评价处理过程中的不确定性,得到更精确的水质评价结果,准确获得目标水体的水质状况,分析水质变化原因,为鄱阳湖的水环境保护提供科学决策和依据。 在对鄱阳湖大量水质数据进行处理时,先借助SPSS软件应用主成分分析法(PAC,Principal Component Analysis)处理,发现鄱阳湖主要受富营养化物质污染,这预示着鄱阳湖有富营养化的趋势。然后应用BP神经网络(BP-ANN,Error Back-propagation Training Artificial Neural Network)对鄱阳湖的营养状况作出评价,结果表明鄱阳湖正处于中营养到富营养的发展阶段,值得重视。结果也证实了主成分分析法结合神经网络在水质评价中是一种比较有效的评价方法,它最大的特点是结合了两者的优点,避免了传统水质评价方法的主观随意性,且能对样本各指标自动筛选并客观评价。……   
[关键词]:主成分分析;神经网络;水质评价
[文献类型]:硕士论文
[文献出处]:南昌大学2010年