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1)  water quality prediction
水质预测
1.
The errors analysis for river water quality prediction based-on BP-modeling;
BP模型在河流水质预测中的误差分析
2.
Study on optimization of parameter of empirical formula for water quality prediction based on GAS;
GAS优化水质预测经验公式参数研究
3.
Study on factor state artificial neural network model for water quality prediction;
水质预测的因素状态网络模型研究
2)  Water quality forecast
水质预测
1.
Advance and trend analysis of theoretical methodology for water quality forecast;
水质预测理论模式研究进展与趋势分析
2.
Based on general analysis of water quality simulant model, basic principle of ANN and optimized arithmetic, the paper suggested introduce Back—Propagation Network(BP network) into the field of water quality simulation and water quality forecast.
本文在较全面分析水质模拟模型,及在分析阐述了ANN基本原理、优化算法的基础上,提出将ANN中的反向传播网络(即BP网络)引入水质模拟和水质预测领域,主要在水质模拟的人工神经网络建模方法及其在水质预测的应用方面做了些探索性的研究,为提高水质预测智能化水平作出努力。
3)  Water quality forecasting
水质预测
4)  forecast of water quality
水质预测预报
5)  estimation of water quality in the Changjiang river
长江水质预测
6)  N. L. Nemerow method
水质评价和预测
补充资料:水质预测
      根据水质实际资料,运用水质数学模型推断水体或水体某一地点的水质在未来的变化。在水质预测中把水体的水质看作一个系统。在这一系统中,水质的变化与排放的污水、废热水、受纳水体的水量有关。在水质预测中必须掌握:①水体污染物的初始含量或来量。这是水质系统的输入,它包括污染物的上游来量和旁侧排污量。可通过实测或预估(经济与人口的发展)获得这些量的数据。②水污染物进入水体后的变化规律。排入水体的污染物与水体中的水量、水中物质构成统一体,在一系列物理、化学反应和生物化学作用中变化。这是水质系统的运行状态,根据水质系统的输入资料和水污染物在水体中的变化规律,应用水质数学模型预测水质未来变化。这就是水质系统的输出。
  
  水质预测内容有:①预测水体的污染状况,包括枯水期的严重污染,工矿、船舶事故排污引起的突发性严重污染。②预测拟建厂矿建成后排污可能造成的污染状况、水质的分布情况。③估计水体沿岸现有厂矿和城镇排污与水体污染的定量关系,估算水体的纳污容量。④预测水污染防治措施实行后水体的水质的可能改善状况和水质分布。
  
  水质预测方法分两大类。一类是点源污染的预测方法,其实质是水体中水质运动演化规律的研究及其演算。包括:①建立相关统计模型,例如在河流水质预测中,建立水质与河流水文要素(如流量等)的关系;又如根据上、下游水质间存在的关系(多元相关)和混合物质的平衡原理,建立水质预测模型。②求解确定性水质数学模型,是根据成因分析、演绎推理而得,反映了一定物理、化学和生物化学作用的性质。模型求解后,主要用实测资料确定模型参数,进行验证和误差分析,然后用于实际预测。
  
  另一类是面源污染的水质预测。这类预测的实质在于研究降雨、径流冲刷所产生的污水及其成分。研究产流、产污、汇流、集污和污水进入水体后水质运动演化规律。这类课题研究难度大,处在探讨发展之中。
  
  水质预报是预估未来某个实时如几小时、几天后的水质变化。除了要事先建立水质预报模式外,水质预报还需要自动化连续监测体系,以节省费时的手工化验和分析,赢得预见期。由于受到这种自动监测体系的限制,水质预报项目仍少,主要预报枯水期严重污染(如缺氧)和某些突发事故(如沉船或过失排污)引起的水质污染。
  

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