基于人工神经网络的黄河水质评价
郭庆春1
赵雪茹2
1.陕西广播电视大学教务处 西安710068;中国科学院地球环境研究所 西安710075;中国科学院研究生院 北京1000492.兰州大学 兰州730000;中国科学院寒区旱区环境与工程研究所 兰州730000
摘要：针对地表水环境质量问题,运用人工神经网络理论和方法,建立地表水环境质量评价的BP人工神经网络模型.并将训练样本进行归一化处理,同时利用RAND函数对训练样本进行插值保证神经网络充分学习.通过实例进行评价分析,说明用BP人工神经网络方法评价地表水环境质量是可行的.该模型具有很强的学习、联想和容错功能,其分析结果和过程都接近人脑的思维过程和分析方法,使得地表水环境质量评价结果的精度大大提高.
关键词：人工神经网络水质评价地表水溶解氧氨氮
分类号：X824(环境质量分析与评价)TP183(自动化基础理论)
资助基金：国家重点基础研究发展计划（973计划）(2010CB833406)国家自然科学基金(40825008,41075067)陕西省高等继续教育教学改革研究重点项目(11J40)全国教育科学规划课题单位资助项目(十二五)(FJB110131)陕西省教育厅科学研究项目(12JK0123,12JK0414)
论文发表日期：2013-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：3( 683-685 )
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