[发明专利]一种适用于水质评价的解耦合参评模型

权利要求书

1.一种适用于水质评价的解耦合参评模型，其特征在于，包括：

所述解耦合参评模型包括三层结构，用于接收输入并对所述水质获取参数集进行参数分解的参数分解层，所述参数分解层包括参数种类分解层和与所述参数种类分解层连接的多个参数数值分解层，每个参数数值分解层均由一个或多个分解单元构成；每个分解单元均具备其对应的数据中心和扩展宽度；

每个分解单元均与一个BP神经网络对应连接；全部的BP神经网络构成了模糊神经层，所述模糊神经层中的各个BP神经网络均与加权输出层连接。

2.根据权利要求1所述的解耦合参评模型，其特征在于：

所述参数种类分解层具体用于区分用于评价水质的各个参数，所述参数为水浊度、水色度、水温度、水PH值，水营养元素含量、水细菌含量、水化学需氧量、水五日生化需氧量和/或水悬浮物。

3.根据权利要求1所述的解耦合参评模型，其特征在于：

所述参数数值分解层具体用于选择具体对某个参数对水质影响进行评价的BP神经网络。

4.根据权利要求1所述的解耦合参评模型，其特征在于：

所述加权输出层用于对各个参与水质评价的BP神经网络的输出结果均进行加权求和，从而输出水质评价结果。

5.根据权利要求1所述的解耦合参评模型，其特征在于：

所述解耦合参评模型中各个BP神经网络均能够被单独提取出来并独立对水质进行评价。

6.根据权利要求2所述的解耦合参评模型，其特征在于：

所述解耦合参评模型中分解单元及其对应的BP神经网络同步训练，分解单元更新触发BP神经网络的更新。