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<article xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.1/xsd/JATS-journalpublishing1-mathml3.xsd" dtd-version="1.1" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">TACS</journal-id><journal-title-group><journal-title>Technology and Application of Computer Science</journal-title></journal-title-group><issn>2998-8926</issn><eissn>2998-8934</eissn><publisher><publisher-name>Art and Design</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.61369/TACS.2025070026</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Article</subject></subj-group></article-categories><title>人工神经网络技术在水质预测中的研究与应用</title><url>https://artdesignp.com/journal/TACS/2/7/10.61369/TACS.2025070026</url><author>杜岗</author><pub-date pub-type="publication-year"><year>2025</year></pub-date><volume>2</volume><issue>7</issue><history><date date-type="pub"><published-time>2025-04-14</published-time></date></history><abstract>水环境治理是关系国计民生的重大课题，水质监测作为水环境治理的关键手段，其有效实施对水资源保护、生态平衡维护及公众健康保障具有重要意义。由于水质变化过程具有典型的非线性特征，传统的水质评价方法在复杂水环境中的预测能力与准确性存在局限，难以满足实际应用需求。本研究基于淮河流域某河流三个监测断面的水质数据，构建了结合粒子群优化算法的RBF 神经网络模型，通过建立主要水质污染物与影响因子之间的非线性映射关系，实现了对水质变化的高效预测与评价，并具备快速预警能力。本研究为河流水质监测与评价提供了新的技术路径与方法支撑。</abstract><keywords>粒子群优化,RBF 神经网络,水质预测,模型</keywords></article-meta></front><body/><back><ref-list><ref id="B1" content-type="article"><label>1</label><element-citation publication-type="journal"><p>[1] 张祖鹏, 张泽贤, 刘思远等. 太湖流域河流健康评价指标体系研究及应用 [J]. 人民长江, 2023, 54 (11): 8-15. DOI:10.16232/j.cnki.1001-4179.2023.11.002.[2] 古小超, 王子璐, 赵兴华等. 河流生态环境健康评价技术体系构建及应用 [J]. 中国环境监测, 2023, 39 (03): 87-98.[3] 毛智宇, 徐力刚, 赖锡军等. 基于综合指标法的鄱阳湖生态系统健康评价 [J]. 湖泊科学, 2023, 35 (03): 1022-1036.[4] 潘若云, 江雪, 潘荦等. 基于水质- 水量- 水源地耦合模型的生态补水量研究 [J]. 节水灌溉, 2022, (12): 58-63+73.[5] 何欣曼, 李锦, 曾燏等. 基于不同指示生物的山区河流水质评价研究&amp;mdash;&amp;mdash; 以唐家河国家级自然保护区为例 [J]. 淡水渔业, 2022, 52 (04): 3-10.[6] 邓梁堃, 张翔, 高仕春等. 基于模糊逻辑的河流健康评价与敏感因子识别 [J]. 中国农村水利水电, 2022, (04): 100-105+113.[7] 王正冉, 王笑峰, 张明胜等. 基于多元统计分析的聊城市河流水质评价 [J]. 济南大学学报( 自然科学版), 2023, 37 (01): 17-25.[8] 赵莹, 楚冬梅, 张烨等. 泰沂山区水土保持生态文明评价研究 [J]. 人民黄河, 2022,44 (02): 116-120.[9] 过仲阳, 陈中原, 李绿芊, 等. 人工神经网络技术在水质动态预测中的应用[J]. 华东师范大学学报：自然科学版, 2001(1):6.[10] 杨国栋, 王肖娟, 尹向辉. 人工神经网络在水环境质量评价和预测中的应用[J]. 干旱区资源与环境, 2004, 18(6):5.</p><pub-id pub-id-type="doi"/></element-citation></ref></ref-list></back></article>
