基于LM-BPNN的高寒地区地下水微生物-毒理指标预测模型

贾卓鹏; 毕俊擘; 原勇; 权昕; 王帅伟; 孙伟超

doi:10.19509/j.cnki.dzkq.tb20240345

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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

更新时间：2026-11-05

- 基于LM-BPNN的高寒地区地下水微生物-毒理指标预测模型
- Bulletin of Geological Science and Technology Vol. 44, Issue 2, Pages: 368-377(2025)
- 作者机构：
  
  1. 阿里地区人民医院
  2. 西安医学院第一附属医院
  3. 中国地质科学院水文地质环境地质研究所
  4. 中国地质大学(北京)中国地质科学院
  5. 西安医学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.19509/j.cnki.dzkq.tb20240345
  CLC： X523
- Online First：21 March 2025，
  
  Published：2025
- 稿件说明：
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贾卓鹏, 毕俊擘, 原勇, et al. 基于LM-BPNN的高寒地区地下水微生物-毒理指标预测模型[J]. Bulletin of Geological Science and Technology, 2025, 44(2): 368-377.
DOI：

贾卓鹏, 毕俊擘, 原勇, et al. 基于LM-BPNN的高寒地区地下水微生物-毒理指标预测模型[J]. Bulletin of Geological Science and Technology, 2025, 44(2): 368-377. DOI： 10.19509/j.cnki.dzkq.tb20240345.

摘要

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、p H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、p H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、p H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。

Abstract

ObjectiveTo establish a prediction model for groundwater microbial toxicological indicators (total bacteria count [TBC] and total coliform count [TCC]) in alpine regions

Methodsthis work focuses on the microbial toxicity indicators (TBC and TCC) of groundwater from a specific water source in the western plateau region of China. By using an orthogonal experimental design combined with indoor soil column batch experiments

we varied environmental factors such as pH

temperature

and porosity to obtain the evolution results of TBC and TCC under different depths

pH values

oxidation-reduction potential (ORP) values

temperatures

porosities

and chemical oxygen demand (COD) conditions. On the MATLAB platform

a predictive model for microbial toxicity indicators in groundwater in frigid regions was subsequently established using the LM (Levenberg Marquardt)-optimized BPNN (neural network) algorithm. ResultsThese results indicate that the predictive results of the established TBC and TCC models align well with the experimental results. The maximum relative errors are less than 15% (meeting engineering requirements)

yielding 11.52% and 14.55% for TBC

and TCC

respectively. Moreover

the evolutionary trends of TBC and TCC match the experimental results. ConclusionThis model can be used for predicting microbial toxicity indicators in groundwater in plateau regions

and the results of this study provide new insights for predicting microbial toxicity indicators in groundwater in high-elevation areas.

关键词

Keywords

references

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