基于人工神经网络和灰色系统的工业废水排放预警方法比较及实用性分析

作者：姚宁

来源：现代工业经济和信息化, 2021, 11(07): 34-56.

DOI：10.16525/j.cnki.14-1362/n.2021.07.12

• 工业废水
• 线性回归
• 神经网络
• 灰色系统
• 预警方法
• 实用性

为研究遥感图DN值与水质监测数据之间的关系,准确预测水质变化趋势,为环境监管部门监管工业企业提供针对性建议,采用线性回归法、BP神经网络和灰色系统分别建立水质数据与流域遥感图DN值之间的预测模型,对工业企业污水排放进行针对性监管。结果表明,当波段像元亮度值分别作为自变量、水质作为应变量时,线性回归结果并不理想,相关系数R2均在0.8以下,最大为0.703 6;BP神经网络训练次数达到45 385次时,运算精度已经达到9.99×10-6,MSE为0.056 2,训练效果良好;CODMn浓度作为输入数组时,灰色系统模型百分绝对误差为0.692 5%,预测效果好。