| 基于RPROP算法的湖泊富营养化评价 | |
| 姜雅萍1; 马宗仁2,3 | |
| 2008-11-25 | |
| 发表期刊 | 中国资源综合利用
 |
| ISSN | 1008-9500 |
| 卷号 | No.264期号:11页码:17-19 |
| 摘要 | 根据湖泊富营养化程度影响因素多,评价因素与富营养化等级间的关系复杂且是非线性的特点,建立了湖泊营养状态的弹性BP人工神经网络模型,并应用于我国的湖泊营养状态评价。根据传统BP人工神经网络收敛速度不稳定,容易陷入局部极小点等特点,使用RPROP算法进行网络的训练。在分析BP神经网络和RPROP算法原理的基础上,指出了RPROP算法具有收敛速度快、不容易陷入局部极小点、自适应能力强等优点,并分析了原因。将RPROP算法训练的多层前馈神经网络用于湖泊富营养化评价,给出了网络模型,分析了隐含层神经元数目对网络训练和评价的影响。水质评价参数的训练和评价表明,RPROP算法的收敛速度快于传统BP算法,并且与传统的评价结果具有高度的相关性,是一种有效的方法。 |
| 关键词 | RPROP算法 富营养化 评价 |
| URL | 查看原文 |
| 语种 | 中文 |
| 原始文献类型 | 学术期刊 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/101914 |
| 专题 | 国家开放大学黑龙江分部 |
| 作者单位 | 1.同济大学环境科学与工程学院; 2.兰州交通大学环境与市政工程学院; 3.伊春市广播电视大学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 姜雅萍,马宗仁. 基于RPROP算法的湖泊富营养化评价[J]. 中国资源综合利用,2008,No.264(11):17-19. |
| APA | 姜雅萍,&马宗仁.(2008).基于RPROP算法的湖泊富营养化评价.中国资源综合利用,No.264(11),17-19. |
| MLA | 姜雅萍,et al."基于RPROP算法的湖泊富营养化评价".中国资源综合利用 No.264.11(2008):17-19. |
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