《表3 各水质指标输入参数组合的模型运算输出结果的RMSE、RSR、R2Tab.3 RMSE, RSR, R2of the output of each parameter combination》下

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《东张水库蓝藻水华BP人工神经网络模型演算研究》

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选取了可以在线监测、数值准确的水质指标，以不同的数据组合作为输入参数，经大量的重复试验运算，不同的数据组获得的输出结果如表3所示。从中筛选出最优的参数组合。从表3各参数组合指标输出结果的误差及拟合度的结果可以看出，以水温和溶解氧（组合2）作为输入参数，其输出结果叶绿素a的预测值的均方根误差（RMSE）为0.10μg/L，均方根与实测值标准偏差比（RSR）为0.84，R2=0.34；而增加了电导率作为输入参数（组合3），其输出结果有了较大提升，均方根误差（RMSE）为0.09μg/L，均方根与实测值标准偏差比（RSR）为0.56，R2=0.74。但当再加入浊度作为输入参数（组合4）时，输出结果叶绿素a的预测值的均方根误差（RMSE）为0.11μg/L，均方根与实测值标准偏差比（RSR）为0.59，R2=0.68，误差反而变大，拟合更低。因此选择了指标数量较少且结果较好的水温、溶解氧和电导率作为模型水质输入参数（组合3）。由于在一般性认知中，认为蓝藻水华的暴发与一定条件的氮、磷含量等水体理化性质、温度和光照等气象条件、水文条件和生态环境有关，是水体环境因素（如总氮、总磷、pH、溶解氧）和气象因素（如气温、光照、风向、风速等）综合作用的结果[12-13]。因此本研究将浊度、p H、气温和风速等因子逐步作为输入参数加入模型，分别得出了组合4、5、6和7的数据结果。可以看出，模型的最优参数输入组合为水温、溶解氧、电导率、气温即组合6，该组合的输出结果叶绿素a的预测值的均方根误差（RMSE）为0.08μg/L，均方根与实测值标准偏差比（RSR）为0.43，R2=0.83。