基于BP神经网络的雨水径流污染负荷评估模型

针对当前非点源污染中雨水径流水质监测数据匮乏而难以评估其污染负荷的弊端,将BP神经网络模型引入评估雨水径流污染负荷问题。使用监测区域2014-2015年20场次降雨作为样本数据,以主成分影响因子作为输入量,污染物EMC(以SS计)作为输出量,构建三层BP神经网络模型,通过SPSS和MATLAB工具计算相应年份的雨水径流污染负荷,结合Schueler法构建年污染负荷模型并对计算结果进行应用验证。结果表明,其相对误差为2.7%,精度高,适应能力强,基于BP神经网络构建模型是评估雨水径流污染负荷的一种有效方法。