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人工神经网络对清水河水质评价摘要：为了解清水河水质变化趋势和水环境变化系统的规律，建立水质神经网络模型。
选取PH值、高锰酸盐指数、溶解氧、生化需氧量、氨氮和总磷六项指标为学习样本参数，运用L-M优化算法对神经网络优化计算，对清水河2014-2015年监测断面水质指标进行训练。
结果表明：神经网络具有很强的非线性映射能力和柔性网络结构，实际监测值与预测值误差较小，有良好的可行性和有效性。
关键词：清水河；BP神经网络；L-M优化算法；预测近年来全国约有1／3的水功能区氨氮、化学需氧量超过其纳污能力，污染物入河量约为其纳污能力的5倍，造成水体环境不断恶化。
影响到城市生活饮用水和集中供水的安全，对生态环境破坏、水环境生态功能退化等方面造成影响，水环境问题已成为制约我国经济可持续发展的重要瓶颈。
因此加强水资源的综合利用，防治水污染，对水环境进行综合治理势在必行[1]。
由于影响河流水质因素较多，受自然因素、污染物排放、水体自身特性等因素影响，且各个因素之间呈现复杂的非线性关系，水环境系统呈现很强的随机性、非线性及非确定性特征，目前基于数学表达式的水质预测模型均是近似模型，不能完全反应水环境系统的非线性关系，限制了传统水质数学模型的适用性和准确性[2]。
由于神经网络模仿人的大脑，采用自适应算法，与传统的数值计算方法比较，具有较强的容错能力、自学习、自组织功能、归纳能力、分布存储、联想记忆、大规模处理和并行处理信息的特点，人工神经网络借助神经系统的特点可以很好的解决非线性及费确定性等问题[3]，在求解实际问题中，神经网络对问题的结构要求较低，不必对变量之间的关系作出假设，预测精度高、参数自动修正等有点，人工神经网络模型已广泛应用于水质预测。
1 神经网络结构及原理人工神经网络方法是建立在现代神经科学研究成果基础上的一种抽象数学模型，反映了大脑功能的若干基本特征，是对人脑或神经网络的简化、抽象和模拟。
目前人工神经网络有数十种[4]，较典型的有BP网络、Hopfield网络等，应用较多的是具有非线性传递函数神经元构成的前馈网络中采用前馈网络中误差反向传播算法的前馈网络。
基于人工神经网络的水质监测与评估研究水资源的保护与高质量的利用对于人类社会的可持续发展至关重要，而水质监测和评估则是保障水资源安全的重要手段之一。
目前，随着科技的进步和数据技术的发展，人工神经网络技术已经被广泛应用于水质监测和评估领域。
本文就基于人工神经网络的水质监测与评估进行研究分析。
一、水质监测的概述水资源是人类社会发展必不可少的资源之一，而水质则直接影响着人类的健康和生活质量。
因此，对于水质的监测与评估至关重要。
水质监测是初步判断水体污染程度的重要手段，而评估则更加复杂，需要结合水体背景、污染源及受污染物种类、特点等因素进行判断。
水质监测和评估主要指的是对水的化学成分、物理学参数、生物学指标等进行监测和评估，以便了解水的质量和健康度。
目前，水质监测和评估的手段主要包括化学测定、生物学指标和物理学参数分析等方法。
然而这些传统方法可能面临着误差较大的问题和需要耗费大量时间和资源的缺点。
二、人工神经网络技术在水质监测与评估中的应用随着现代信息技术的高速发展，基于人工智能的技术应用也得到了进一步提升，人工神经网络技术应运而生。
人工神经网络技术通过模拟神经元和学习算法，创造出类似于人脑处理信息的效果。
而传统的方法所存在的问题，利用人工神经网络技术能够进行有效的解决。
人工神经网络技术在水质监测与评估的应用主要包括以下几个方面：1. 预测模型的构建基于人工神经网络的水质监测与评估的应用方法之一是通过构建预测模型进行水质评估。
传统的水质评估方法的重心在于数据分析，而人工神经网络的方法则着眼于预测模型的构建。
当水体监测数据可靠并确切之后，通过神经网络训练和学习可以构建出预测模型，从而进行水质评估工作。
而基于预测模型的水质监测和评估方法不仅具有高精度而且可以显著节省数据分析和处理的时间和资源。
2. 污染物的识别人工神经网络技术可以有效的对水体根据监测数据中的污染物进行自动识别，进而判断水体是否出现了相关污染物的污染。
基于人工神经网络的水质检测方法研究近年来，物联网技术的普及与发展，以及人工智能的快速发展，为水源及其水质监测带来了新的机遇与挑战。
传统的水质检测方法在很多方面都存在一些局限性，比如成本高、检测效率低、检测数据不够精确等问题。
随着人工神经网络技术的出现，基于人工神经网络的水质检测方法成为了一个新的研究领域。
本文将从该领域的研究现状、应用前景和未来发展方向等方面进行探讨。
一、基于人工神经网络的水质检测方法研究现状1、研究背景众所周知，水资源是人类生存和发展的基础，而水质则是保证人类健康和经济发展的重要保障。
目前，在我国的水资源保护和水环境治理中，水质检测是不可或缺的手段。
但传统的水质检测方法存在许多弊端，如检测效率低、检测项繁多、样品采集、提取和分析等工作量大等问题，所以需要新的方法来优化水质检测。
2、研究进展基于人工神经网络的水质检测方法已经得到了广泛的研究和应用。
如何应用人工神经网络模型对水质数据进行建模、分析和预测，是该领域的研究重点。
3、研究挑战在运用人工神经网络进行水质检测的过程中，还存在一些挑战。
如样本数据的获取、模型精度的提升、模型的推广和应用等。
二、基于人工神经网络的水质检测方法的应用前景自从应用人工神经网络技术进行水质检测以来，其逐渐普及，应用价值逐渐显现。
经过多年的研究和实践，基于人工神经网络的水质检测方法已经得到了广泛的应用和推广。
具体可分为以下几个方面：1、水质监测的自动化和智能化程度不断提高传统的水质监测方法通常需要手动采集和分析数据，费时费力。
现在，应用人工神经网络技术就可以自动化地对水质数据进行处理和分析，从而提高了水质监测的效率和准确性。
2、预测水质状况基于人工神经网络的水质检测方法可以通过对历史数据和实时数据进行分析，预测未来的水质状况，以便采取相应的措施加以处理和控制。
3、优化水质控制措施在人工神经网络模型的帮助下，可以更加精确地对水质进行分析和评估，准确地判断水的污染情况，从而优化水质控制措施，提高水环境的整体质量。
应用人工神经网络对河流水质预测的研究摘要：河流水体作为淡水资源的重要组成部分，与人类的生活密切相关。
目前我国大部分河流都有长期的水文、水质监测资料。
在河流水体中，存在着复杂的物理、化学和生物的变化，以及贯穿其中的能量循环和物质循环。
本论文试图应用人工神经网络，来研究河流的水质参数之间随着季节变化的规律。
输入层有3个神经元，分别是月份、生化需氧量BOD和化学需氧量COD；输出层为河水的溶解氧DO。
通过验证，证明该模型可以在允许的误差范围内模拟月份、BOD、和COD与DO之间的非线性关系。
为河流水质的预测、建立河流水质数学模型时对数据的补充和修正提供新的思路和工具。
关键词河流，人工神经网络，水质，DO，BOD,COD1.前言河流水体作为淡水资源的重要组成部分，与人类的生活密切相关。
目前我国大部分河流都有长期的水文、水质监测资料。
但是部分河段和部分指标测量的频率还是比较低。
在河流水体中，存在着复杂的物理、化学和生物的变化，以及贯穿其中的能量循环和物质循环。
这些变化和循环使得河流的各个水质指标之间存在着非线性的、复杂的联系。
而随着季节的变化，河流的水位及水质也进行着复杂的变化。
神经网络是一种非常适合解决复杂的非线性响应关系的数学模型。
它可以用在分类、聚类、预测等方面，通过历史数据对神经网络进行训练，网络可以学习到数据中隐含的非线性映射关系。
本文试图应用人工神经网络，来研究河流的水质参数之间随着季节变化的规律，从而为河流水质的预测、建立河流水质数学模型时对数据的补充和修正提供新的思路和工具。
2.研究区域以及参数选择选择白龙江的某河段作为研究对象。
神经网络的输出层神经元选择参数为河水的溶解氧DO。
输入层神经元选择三个参数，一个是时间方面的参数月份；两个是水质参数：生化需氧量BOD5和化学需氧量COD。
3. 人工神经网络的结构图1为人工神经网络DO模型的结构图。
输入层有3个神经元，分别对应月份、BOD5和COD。
基于神经网络的水质信息预测方法研究随着工业化进程的快速发展以及城市化的加速，水质问题对于人们的生命安全和健康越来越重要。
然而，监测和预测水质的准确性仍然面临很大挑战。
现有的水质监测方法虽然有很多种，但是它们往往需要大量的人力资源和时间，而且其结果也有时候可能并不准确。
这就需要一种更快、更准确、更高效的水质信息预测方法。
在当今的科技发展中，人工智能的应用愈发广泛，其中神经网络技术在水质信息预测中展现出极高的研究价值。
一、神经网络技术的基本概念神经网络是一种类似于人类神经系统的人工智能技术，旨在通过学习和模仿人类大脑来解决复杂的问题。
它由人工神经元和它们之间的联接组成，具有学习能力和适应能力。
人工神经元是模拟自然界神经元结构和功能特点的基本单元。
通过不断调整神经元的参数和权值，神经网络能够通过输入数据来不断学习和优化，从而得到更加准确的输出结果。
二、神经网络在水质信息预测中的研究现状神经网络技术在水质信息预测领域中已经得到广泛的应用，并取得了较为显著的效果。
依据神经网络在水质信息处理中的应用场景，可将研究现状分为以下三种。
（一）水质指标参数预测水质指标参数预测是指通过第一手（监测）或者第二手（基于历史数据的预测）手段，获取某些水质指标参数的数据。
以这些数据为基础，采用神经网络技术，训练出一个准确的预测模型，进而预测未来可能出现的水质指标参数值。
（二）水源地水质自动监测在污染水质的来源（如城市工业废水、餐饮污水等）无法有效管控的情况下，建立自动化的水质监测系统是非常必要的。
利用神经网络技术，可以对水质监测数据进行有效地处理和分析，进而实现自动化水质监控。
（三）水质污染预警水质污染意味着水质出现了危险的变化，其会对人类社会和自然环境带来重大的影响。
通过神经网络技术，可以快速、准确地对水质数据进行分析，发现水质异常的情况，进行预警和提醒。
三、基于神经网络的水质信息预测方法研究在神经网络应用于水质信息预测中，要根据实际应用场景选择不同的神经网络算法，建立不同的模型。
基于循环神经网络的水质预测循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一种能够对序列数据进行建模和预测的神经网络模型。
在水质监测和预测领域，循环神经网络的应用已经取得了显著的成果。
本文将探讨基于循环神经网络的水质预测方法，并分析其在实际应用中的优势和挑战。
首先，我们将介绍水质监测的重要性及其挑战。
随着人口增长和工业化进程，水资源面临着严重的污染问题。
对于保障人民健康和可持续发展，准确预测水质变化至关重要。
然而，由于水质受多种因素影响，并且存在着复杂的时空关系，传统统计方法在建模和预测方面存在一定局限性。
基于循环神经网络的水质预测方法能够有效地解决传统方法所面临的问题。
首先，循环神经网络能够捕捉到序列数据中存在的时序依赖关系。
对于时间序列数据而言，过去时刻与当前时刻之间存在着相关性，并且当前时刻与未来时刻之间也存在相关性。
循环神经网络通过引入循环连接，能够对序列数据进行逐个时刻的处理，从而更好地捕捉到时序依赖关系。
其次，循环神经网络能够处理变长的序列数据。
在水质监测中，观测数据的时间间隔可能不规则，并且观测点的数量也可能不同。
传统方法需要对数据进行预处理，将其转化为固定长度的向量才能进行建模和预测。
而循环神经网络可以直接接受变长序列作为输入，并且通过自适应地调整网络状态和参数来适应不同长度的输入序列。
另外，循环神经网络还能够处理多变量时间序列数据。
在水质监测中，除了时间因素外，还存在多个观测指标（如pH值、溶解氧、氨氮等）之间的相关性。
传统方法通常将每个指标视为独立变量进行建模和预测，并忽略了它们之间可能存在的关联关系。
而循环神经网络可以同时考虑多个变量之间的依赖关系，并通过共享参数来提取它们之间的相关性。
然而，在实际应用中，基于循环神经网络的水质预测也面临一些挑战。
首先，循环神经网络的训练过程相对复杂，需要大量的计算资源和时间。
特别是对于大规模的水质监测数据集，网络的训练可能需要数小时甚至数天。
基于神经网络的水质自动监测系统设计水质是人类生存和健康的重要因素之一。
在监控水质的过程中，传统人工监测难以满足需求，而自动化水质监测系统为水质监控工作提供了便利。
本文将介绍一款基于神经网络的水质自动监测系统的设计。
一、系统架构系统包括硬件和软件两部分。
硬件包括多条水质参数检测传感器、数据采集系统、数据传输模块与云端服务器；软件则包括数据处理算法、神经网络模型和Web界面。
1. 检测传感器系统中使用多条检测传感器，分别检测水中的pH值、浊度、氨氮、硫酸盐等关键参数。
这些传感器具有高精度、高灵敏度、抗干扰性强、易于安装等特点。
2. 数据采集系统系统中使用数据采集卡连接传感器，采集传感器输出的数据，将其转化为数字信号。
数据采集系统应支持多路数据采集和实时数据传输。
3. 数据处理算法本系统采用机器学习算法进行数据处理。
我们采用神经网络模型，通过系统将监测到的水质参数数值进行处理，并可以通过日志记录，收集历史数据进行数据分析和模型优化。
4. 云端服务器系统将处理后的数据上传到云端服务器，为更多人员和机构提供查询服务。
云端服务器可支持高并发查询，且支持周期性计算，计算分类结果以后，存储计算结果到数据库。
5. Web界面Web界面提供了对水质参数变化图、历史数据记录、预警信息等实时展示及查询功能。
同时，可设置多种报警方式，如短信、邮件等方式，以便及时处理水质异常情况。
二、神经网络模型神经网络是一种模仿生物神经网络构造的数学模型。
在本系统中，采用BP神经网络对多个参数进行联合训练，基于训练的模型可以对水质数据进行较为准确地预测。
神经网络的训练主要包括两个步骤：数据预处理和训练。
在数据预处理方面，采用归一化处理，以使得各个水质参数的量纲可以统一。
在模型训练方面，采用误差反向传递算法，构建反向传播网络，确定各参数之间的关系，找到最优参数组合。
通过模型预测得到的水质分类结果，可以进行异常处理和预警，特别是对于水质指标异样的情况可以第一时间应对。
基于人工神经网络的水质预测与评估技术研究随着工业化和城市化的发展，水污染问题日益成为社会关注的焦点。
为了确保水质的安全和可靠，需要建立水质预测和评估技术。
人工神经网络是一种在模拟人类大脑运作方面取得了较大进展的技术，因此，将其运用于水质预测和评估中，可有效提高预测准确性和评估水平。
一、人工神经网络简介人工神经网络是一种模仿大脑神经网络结构和功能的计算模型，它通过对具有类似大脑神经元特性的计算单元进行连接和操作，实现信息处理和学习能力。
神经网络中的信息处理单元称为神经元，神经元之间通过连接线传递信号，并且每条连接线都有对应的权值。
二、水质预测基本概念水质预测是根据水体中的特定指标和历史数据，预测未来水质的变化趋势。
水质预测需要建立合适的模型来描述水质参数变化规律。
通常，水质预测采用的方法是时间序列分析法和回归分析法。
三、水质评估基本概念水质评估是根据水质目标和水体中的各项指标，对水质进行综合评价。
水质评估可基于模型或实测数据进行，主要采用的方法有水质综合指数法、灰色关联度分析法和模糊数学法等。
四、基于人工神经网络的水质预测技术水质预测中，常用的人工神经网络结构有前馈神经网络和循环神经网络。
前馈神经网络是最常被使用的神经网络，其输出层仅与输入层和隐层相连。
循环神经网络允许信息在网络中循环流动，具备处理时间序列数据的能力。
为了建立有效的水质预测模型，需收集大量的水质监测数据和相关气象、水文、地理等环境因素数据。
根据采集到的数据，应挑选合适的神经网络结构和算法，对网络权值进行训练和优化调整。
训练完成后，还需对模型进行验证，确定其预测准确度和可用性。
五、基于人工神经网络的水质评估技术水质评估中，常用的人工神经网络结构有BP神经网络和RBF神经网络。
BP神经网络是最经典的神经网络，其结构和学习算法都比较简单。
RBF神经网络则是一种优化能力较强的神经网络，主要用于解决非线性问题。
建立基于人工神经网络的水质评估模型，需要选择合适的输入因素和评估指标。
基于BP人工神经网络的海水水质综合评价李雪;刘长发;王磊;邱文静【期刊名称】《海洋通报（英文版）》【年(卷),期】2011(013)002【摘要】为了能够客观地对海水水质进行综合评价，在分析人工神经网络概念和原理的基础上，从阈值角度出发，通过对各类海水水质污染指标浓度生成样本的方法，生成了适用于BP人工神经网络模型训练的样本，并应用基于误差反向传播原理的前向多层神经网络，建立了用于海水水质评价的BP人工神经网络模型。
将该模型用于渤海湾近岸海域水环境评价，通过模型的计算，得到该海域的水质类别。
结果表明，2004-2007年，渤海湾近岸海域污染指标总体上在河流丰水期时比枯水期时高，2005年和2006年污染较为严重，2007年有所好转。
经训练的评价模型应用于实例的评价结果表明，该模型设计合理、泛化能力强，对海水水质评价具有较好的客观性、通用性和实用性。
%In order to carry out an integrated assessment of sea water quality objectively, this paper based on the concept and principle of artificial neural network, generated appropriate training samples for BP artificial neural network model through the method of producing samples to the concentration of various pollution index of sea water quality from the viewpoint of threshold, established the BP artificial neural network model of sea water quality assessment using multi-layer neural network with error back-propagation algorithm. This model was used to assess water environment and obtain sea water quality categories of offshore area in Bohai Bay through calculating. Thecalculations shown that pollution index in river＇s wet season was higher than that in dry season from 2004 to 2007, and the pollution was particularly serious in 2005 and 2006, but a little better in 2007. The assessed results of cases shown that the model was reasonable in design and higher in generalization, meanwhile, it was common, objective and practical to sea water quality assessment.【总页数】10页(P62-71)【作者】李雪;刘长发;王磊;邱文静【作者单位】国家海洋信息中心,天津300171;大连海洋大学海洋环境工程学院,辽宁大连116023;大连海洋大学海洋环境工程学院,辽宁大连116023;国家海洋信息中心,天津300171【正文语种】中文【中图分类】X824因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于人工神经网络的水质模型在黄河包头段的应用研究的开题报告1. 研究背景和意义黄河是我国最长的河流，也是华北地区最大的河流，黄河流域的经济和生态环境发展具有重要的战略意义。
然而，由于人类活动和自然因素的影响，黄河的水质一直存在着较大的问题，包括化工污染、重金属污染、生物学污染等。
因此，对黄河水质进行实时监测和预测具有重要的现实意义。
人工神经网络是一种模仿人脑神经系统行为的数学模型，能够对复杂的非线性问题进行预测和分析。
在水质预测方面，人工神经网络具有良好的适应性和预测准确度，已经成为了一种先进的水质模拟和预测方法。
本研究旨在通过基于人工神经网络的水质模型对黄河包头段的水质进行分析和预测，为保障黄河水环境的稳定和可持续发展提供科学依据。
2. 研究内容和方法本研究主要从以下三个方面进行探究：(1) 收集和整理黄河包头段水环境监测数据，包括水质指标、气象数据等。
(2) 建立基于BP神经网络的水质模型。
通过将数据集分为训练集和测试集，训练BP神经网络，获得可靠的预测模型。
(3) 对水质模型进行评价与优化。
通过对训练集和测试集数据进行误差分析和拟合度分析，评价模型的精度和稳定性，提出相应的优化措施和方法，进一步提高模型预测效果。
3. 研究成果和意义本研究可以为黄河包头段的水环境监测和水质预测提供重要的技术支持。
通过建立基于BP神经网络的水质模型，可以更精确地预测黄河水质状况，及时发现和解决水环境问题，促进黄河流域的可持续发展。
此外，本研究对人工神经网络在水环境模拟和预测领域的应用也具有一定的推广应用价值。
基于人工神经网络的长江水质评价模型郭庆春;何振芳;李力【期刊名称】《信息技术》【年(卷),期】2013(000)008【摘要】In order to carry out water quality assessment of Yangtze River objectively,this paper based on the principle of artificial neural network,generated appropriate training samples for artificial neural network model through the method of producing samples to the concentration of various pollution index of water quality,established the artificial neural network model of water quality assessment using multi-layer neural network with error back-propagation algorithm.This model was used to assess water environment and obtain water quality categories of Yangtze River through calculating.The assessed results show that the model was reasonable in design and higher in generalization,meanwhile,it was common,objective and practical to water quality assessment of Yangtze River.%为了能够客观地对长江水质进行评价,在分析人工神经网络原理的基础上,通过对水质污染指标浓度生成样本的方法,生成了适用于人工神经网络模型训练的样本,并应用基于误差反向传播原理的前向多层神经网络,建立了用于长江水质评价的人工神经网络模型.将该模型用于长江水环境评价,通过模型的计算,得到长江水质类别.评价结果表明该模型设计合理、泛化能力强,对长江水质评价具有较好的客观性、通用性和实用性.【总页数】4页(P54-56,60)【作者】郭庆春;何振芳;李力【作者单位】陕西广播电视大学,西安710068;中国科学院地球环境研究所,西安710075;中国科学院研究生院,北京100049;中国科学院研究生院,北京100049;中国科学院寒区旱区环境与工程研究所,兰州730000;中国科学院地球环境研究所,西安710075【正文语种】中文【中图分类】TP309【相关文献】1.基于模糊概率综合评价数学模型的长江口水质评价与分析 [J], 葛跃浩;陈佳佳2.基于不同水质评价方法的长江口两大水源水库水质评价研究 [J], 李瑶;徐凌云;史云鹏3.基于主成分分析法与人工神经网络耦合模型的水质评价 [J], 朱永军;吴琼;湛忠宇4.基于模糊人工神经网络识别的水质评价模型 [J], 陈守煜;李亚伟5.基于人工神经网络改进的地下水水质评价模型研究及应用 [J], 都莎莎;王红旗;刘姝媛;田雅楠因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于人工神经网络的水质评价研究引言
水是人们生产和生活所必需的。
其质量对于环境与人类的健康
至关重要。
因此，水质评价工作对于水资源的保护和环境的维护
至关重要。
目前传统的水质评价方法需要工程师通过手动收集和
分析样本，并进行繁杂的数学计算。
这种方法效率低下且容易产
生误差。
基于人工神经网络的水质评价研究是在现有技术基础上
的一次重要尝试。
人工神经网络简介
人工神经网络是一类由具有可调节参数的非线性单元组成的连
接网络。
其结构可以模拟大脑神经元之间的相互关系。
人工神经
网络的训练过程类似于大脑的学习过程，其能够自适应地提取关
键特征并进行分类，预测和识别。
水质指标分析
水质的指标是评价水质的主要依据，包括溶解氧、温度、pH 值、浑浊度、氨氮、总有机碳等。
这些指标也称为水质影响因子，可以通过废水和水体监测以及人工取样分析得到。
在水质评价研
究中，这些指标是最重要的参数。
神经网络模型建立
在建立模型之前，需要将数据集分为训练集和测试集。
训练集
是用于训练神经网络的数据集，而测试集是用于评估模型的性能。
先将数据集进行归一化，消除指标之间的差异，使得指标对于整
体数据的总体分布有更好的理解。
可以采用MinMax归一化法对
数据集进行归一化。
将归一化后的数据集输入到神经网络中。
通过不断迭代运算，
使得神经网络逐渐接近所期望的输出结果。
神经网络的训练过程
是自适应的，根据实际情况进行调整。
在训练结束之后，将测试
数据集输入到神经网络，并通过预测值与实际值的比较来评估模
型的性能。
结果与分析
在实际生产中，通过对水质指标进行实时监测，可以获得大量
的水质数据。
通过将这些数据输入到基于人工神经网络的水质评
价模型中，可以高效地评价水质。
在实验中，选择了溶解氧和pH
值作为输入参数，并设计2层的BP神经网络，并进行了相关的训练。
通过测试，模型的平均误差为0.032，预测精度达到98.6%。
可见，基于人工神经网络的水质评价方法具有全面性和高精度性，
使得水质评价过程可以自动化、快速、高效，并且可以适应多种
复杂的环境条件。
结论
水质评价是一个非常重要的保护和管理水资源的手段。
在基于
人工神经网络的水质评价研究中，得出了一种低误差的分析方法。
通过在废水和环境中监测水质指标，并将其输入到神经网络模型中，得出了高精度的水质评价结果。
因此，基于人工神经网络的
水质评价是一项非常有前景的研究，将有助于自动化、快速、准
确地评估水质。
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