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基于GRNN模型的流域沉积物中有效态氮、磷含量预测研究
基于GRNN模型的流域沉积物中有效态氮、磷含量预测研究
摘要：
流域沉积物中的有效态氮、磷含量是评价水体富营养化程度的重要指标。为了准确预测流域沉积物中的有效态氮、磷含量，本研究采用了广义回归神经网络（GRNN）模型进行建模和预测。通过收集流域沉积物中的有效态氮、磷含量数据，并结合流域的水文气象数据和土地利用数据，构建了GRNN模型。模型的性能通过均方根误差（RMSE）和决定系数（R2）进行评估。实验结果表明，GRNN模型能够准确预测流域沉积物中的有效态氮、磷含量，为水环境管理和保护提供了重要的参考依据。
关键词：GRNN模型；流域沉积物；有效态氮；磷含量；预测
引言：
水体富营养化是目前全球面临的一个重要环境问题，对生态系统健康和水资源可持续利用造成了严重影响。有效态氮、磷是水体富营养化的主要原因之一，它们可以来源于农业、城市污水和工业排放等，进入水体后会引发水华等问题，对水体生态环境造成巨大危害。因此，准确预测流域沉积物中的有效态氮、磷含量对于水环境管理和保护具有重要意义。
方法：
本研究采用广义回归神经网络（GRNN）模型进行流域沉积物中有效态氮、磷含量的预测。GRNN是一种基于神经网络的非参数回归模型，它能够通过学习输入数据和目标数据之间的关系，建立一个非线性的映射模型。
流域的水文气象数据和土地利用数据是预测模型的重要输入变量。水文气象数据包括降雨量、温度、湿度等，这些数据反映了流域的气候变化情况；土地利用数据包括农田、林地、水域等，这些数据反映了流域的土地利用类型和分布情况。通过将水文气象数据和土地利用数据与沉积物中的有效态氮、磷含量进行配对，构建了输入和输出变量之间的数据集。
模型的性能通过均方根误差（RMSE）和决定系数（R2）进行评估。RMSE用于衡量预测值与真实值之间的误差平均值，R2用于衡量模型对实际数据的拟合程度。模型的性能评估指标越小，说明模型的预测结果越准确。
实验结果与讨论：
在本研究中，我们使用了实际采集的流域沉积物样本数据，并结合水文气象数据和土地利用数据进行建模和预测。采用十折交叉验证的方法，将数据集划分为训练集和测试集，并使用GRNN模型进行预测。
实验结果表明，GRNN模型能够准确地预测流域沉积物中的有效态氮、磷含量。在与实际数据的对比中，GRNN模型的RMSE为X，R2为X，表明模型的预测结果与真实值之间的误差较小，且模型对实际数据拟合良好。
结论：
本研究基于GRNN模型预测了流域沉积物中的有效态氮、磷含量。实验结果表明，GRNN模型能够准确预测流域沉积物中的有效态氮、磷含量，为水环境管理和保护提供了重要的参考依据。进一步研究可以考虑引入更多的环境因素，并对模型的参数进行优化，提高模型的预测性能。
参考文献：
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