水源地高風(fēng)險(xiǎn)物質(zhì)的數(shù)據(jù)處理及預(yù)警技術(shù)研究.pdf

1、本文題目來(lái)源于南京自來(lái)水廠863項(xiàng)目，主要負(fù)責(zé)水廠數(shù)據(jù)處理的算法研究，目的是對(duì)水源地傳感器采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、融合，對(duì)水質(zhì)情況進(jìn)行分類(lèi)，并且建立傳感器收集到的各項(xiàng)數(shù)據(jù)與水中油份的含量之間的關(guān)系，為水廠的工作做參考。
　　近年來(lái)數(shù)據(jù)融合一直都是熱門(mén)技術(shù)，除了傳統(tǒng)的軍事工業(yè)，數(shù)據(jù)融合在工業(yè)領(lǐng)域也有很廣泛的應(yīng)用，數(shù)據(jù)融合的算法有很多，本文選擇了兩種比較廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法：感知器網(wǎng)絡(luò)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。首先使用感知器網(wǎng)絡(luò)對(duì)傳感器收集到的亞硝

2、酸鹽，硝酸鹽，氨氮，懸浮物，總氮，總有機(jī)碳，色度，濁度，高錳酸鹽等進(jìn)行分類(lèi)，然后用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)這9項(xiàng)輸入進(jìn)行融合，建立他們與水中油分的含量之間的映射關(guān)系。
　　仿真結(jié)果表明：感知器可以對(duì)3輸入、5輸入的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行有效分類(lèi)，對(duì)于9輸入的情況，尋找對(duì)應(yīng)線性可分的輸出矢量變得很困難，感知器不再適用。而B(niǎo)P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以完成輸入到輸出的非線性映射，因此選用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)輸入矢量進(jìn)行融合，建立了亞硝酸鹽等輸入到水中油份含量的映射關(guān)系，仿真得到