简介:为了掌握洪湖水质未来的变化情况以及预防污染事件的发生,建立了一个BP神经网络水质指标预测模型。利用洪湖1990~2014年的水质指标实测数据作为学习样本,选取了pH、溶解氧(DO)、铵态氮(NH4+—N)、硝态氮(NO3-—N)、总氮(TN)、总磷(TP)6项指标作为预测参数,建立了BP神经网络模型,并运用该模型对洪湖水质指标进行了预测,同时引入一元线性回归模型与GM(1,1)灰色预测模型与该模型进行对比。结果表明,BP神经网络模型预测的水质指标的相关性系数都在0.998以上,平均相对误差都控制在2.5%以内,对单个指标的预测相对误差也都小于9%,明显优于一元线性回归模型和灰色预测模型;BP神经网络模型预测精度较高,预测速度快,能够相对准确地预测大部分水质指标,可以有效地应用于洪湖以及其它水域水质指标的预测和水质趋势的预警预报系统中。
简介:利用2010—2015年版《中国学术期刊影响因子年报(自然科学与工程技术)》提供的数据,对9种大气科学更名期刊的多项评价指标进行统计分析。结果表明:6年来9种期刊的多年平均复合影响因子(U-JIF)为1.285,复合总被引呈逐年增加的趋势,但是个别期刊的他引总引比还很低,且多数期刊的互引指数偏低;多数期刊的可被引文献量和论文发表总页数变化不大,但多数期刊的篇均长度、平均引文数、基金论文比呈逐年增加的趋势;多数期刊的Web即年下载率存在下降趋势,而总下载量变化不大;多数期刊建有自主网站,但普遍存在"重建设、轻维护"的问题,建议期刊编辑部应重视自主网站的建设和维护,下大力气办好"过刊浏览"和"预出版"栏目。