基于模糊神经网络的海水水质综合评价 | |
其他题名 | Integrated assessment on sea water quality based on the fuzzy neural network |
刁美娜1,2; 温小虎1; 刘有刚3; 王德1; 高猛1 | |
发表期刊 | 海洋通报 |
ISSN | 1001-6392 |
2012 | |
卷号 | 31期号:2 页码:228-232 |
关键词 | 模糊神经网络模型:4803 临络湾:4757 俚岛湾:4712 海水水质评价:4666 水质综合评价:1965 模糊人工神经网络:1554 综合评价模型:1124 模糊理论:1027 海水水质标准:964 采样点:887 |
产权排序 | 中国科学院烟台海岸带研究所; 中国科学院研究生院; 国家海洋局; 青岛环海海洋工程勘察研究院; |
作者部门 | 信息集成与应用实验室 |
英文摘要 | 根据俚岛镇海湾22个海洋观测点的水质监测数据,依据人工神经网络与模糊理论,建立模糊神经网络模型,对研究区海水水质进行了综合评价。结果表明,区域内40,91%的采样点属于Ⅰ类海水水质标准,其余为Ⅱ类海水水质。其中,水质Ⅱ类区位于临络湾与俚岛湾的半封闭海域,因该区造船业对水体造成污染且海水对流强度较弱,不利于污染物的扩散; 而海水水质Ⅰ类区域靠近黄海,工业活动较少,水体对流较强,利于污染物扩散。 |
中文摘要 | In this study,with 22 water quality data from sampling sites of Lidaozhen Bay,the quality of sea water based on fuzzy neural network was assessed.The results show that 40.91%of the samples belong to classⅠwater quality standard and others belong to classⅡ.The classⅡregion lies in the semi-closed sea in the Linluo Bay and the Lidao Bay.In these areas,pollutants from shipbuilding industry and the weak convection of water are the main reasons for the pollution.But in water quality classⅠregion,there are less... |
资助机构 | 中国科学院知识创新项目(KZCX2-YW-224-04) ; 国家自然科学基金(41001013) |
收录类别 | CSCD |
语种 | 中文 |
CSCD记录号 | CSCD:4516908 |
引用统计 | |
文献类型 | 期刊论文 |
条目标识符 | http://ir.yic.ac.cn/handle/133337/5449 |
专题 | 中国科学院海岸带环境过程与生态修复重点实验室_海岸带信息集成与战略规划研究中心 中国科学院烟台海岸带研究所知识产出 中国科学院海岸带环境过程与生态修复重点实验室 |
作者单位 | 1.中国科学院烟台海岸带研究所 2.中国科学院研究生院 3.国家海洋局; 青岛环海海洋工程勘察研究院 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 刁美娜,温小虎,刘有刚,等. 基于模糊神经网络的海水水质综合评价 [J]. 海洋通报,2012,31(2 ):228-232. |
APA | 刁美娜,温小虎,刘有刚,王德,&高猛.(2012).基于模糊神经网络的海水水质综合评价 .海洋通报,31(2 ),228-232. |
MLA | 刁美娜,et al."基于模糊神经网络的海水水质综合评价 ".海洋通报 31.2 (2012):228-232. |
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文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
基于模糊神经网络的海水水质综合评价.pd(662KB) | 期刊论文 | 出版稿 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 下载 |
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