张志果，桂萍

(中国城市规划设计研究院，北京  100044)

      摘要  对于以河流作为水源的城市，能够根据上游水体状况模拟取水口水质变化，保障城市供水安全具有重要作用。黄河下游水沙演进规律极其复杂，目前还有没有严格的物理方程描述污染物在水体中迁移、转化、降解的复杂过程和机理。人工神经网络是由大量神经元通过丰富和完善的联接而构成的自适应非线性动态系统，具备较强的非线性模拟能力。以黄河下游的济南鹊山水库黄河取水口为研究对象，以水位、流量、含沙量、水温4项指标为输入，模拟氨氮、总磷、COD等19项水质指标。结果显示，神经网络对复杂水沙条件河流城市取水口水质变化具有较好的模拟效果。

      关键词  神经网络  BP模型  取水口  水质模拟  水沙