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基于LM-BPNN的高寒地区地下水微生物-毒理指标预测模型
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作者 贾卓鹏 毕俊擘 +3 位作者 原勇 权昕 王帅伟 孙伟超 《地质科技通报》 北大核心 2025年第2期368-377,共10页
为建立高寒地区地下水微生物-毒理指标(细菌菌落总数(total bacteria count,简称TBC)、总大肠杆菌菌落总数(total coliforms count,简称TCC))预测模型,以我国西南高原地区某一水源地地下水微生物-毒理指标(TBC、TCC)为研究对象,通过正... 为建立高寒地区地下水微生物-毒理指标(细菌菌落总数(total bacteria count,简称TBC)、总大肠杆菌菌落总数(total coliforms count,简称TCC))预测模型,以我国西南高原地区某一水源地地下水微生物-毒理指标(TBC、TCC)为研究对象,通过正交试验设计,改变温度、pH值、孔隙率等外部环境条件,开展室内批试验,获取了不同孔隙率、取样深度,流出溶液的温度、pH值、化学需氧量(chemical oxygen demand,简称COD)、氧化还原电位(oxidation-reduction potential,简称ORP)等地下水水质指标及地下水中TBC和TCC值,然后分别以TBC、TCC为目标,以取样深度、溶液温度、pH值、土壤孔隙率、ORP、COD为影响因素,基于Levenberg-Marquardt(LM)优化的神经网络(BPNN)算法,建立了高寒地区地下水微生物-毒理指标的预测模型。结果表明,TBC、TCC模型的预测结果与试验结果的变化趋势一致,且最大相对误差均小于15%(TBC、TCC模型的最大相对误差分别为11.52%,14.55%),符合工程要求。该方法可用于高寒地区地下水微生物-毒理指标的预测,可为高原地区地下水资源可持续利用和污染的有效防治提供科学依据,并为地下水中TBC、TCC的测定提供新的思路。 展开更多
关键词 微生物-毒理指标 TCC TBC 环境条件 地下水水质指标 LM-BPNN 预测模型 高寒地区
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