基于PCA-BP神经网络的地下水水质分类研究

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中文摘要：为快速全面了解地下水环境质量,解决地下水水质分类中指标复杂、样本稀缺、分类结果不准确等问题,将PCA降维原理与BP神经网络机器学习相结合,构建PCA-BP水质分类模型,并与单因子评价法作比较.通过实例研究表明:相较于单因子评价法,PCA-BP水质分类法不仅能够筛选出主要污染变量,还充分利用神经网络的自学性、容错性和抗干扰能力,评价结果能客观反映水体综合水质状况,为地下水资源开发利用及水害防治提供理论依据.

作者：

李毅

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作者单位：

中煤科工集团北京华宇工程有限公司,北京 100120

关键词：

神经网络地下水水质分类评价水质模型

出版年：

2024

西部资源

内蒙古自治区国土资源信息院

西部资源

影响因子：0.101

ISSN：1672-562X

年,卷(期)：2024.(4)