基于人工神经网络的黄河水质评价 | |
郭庆春1,2,3; 赵雪茹4,5 | |
2013-05-20 | |
发表期刊 | 计算机与数字工程 |
ISSN | 1672-9722 |
卷号 | 41期号:05页码:683-685 |
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 |
URL | 查看原文 |
语种 | 中文 |
资助项目 | 国家重点基础研究发展计划(973计划)项目(编号:2010CB833406);国家自然科学基金项目(编号:40825008,41075067);陕西省高等继续教育教学改革研究重点项目(编号:11J40);全国教育科学“十二五”规划单位资助课题(编号:FJB110131);陕西省教育厅科学研究计划项目(编号:12JK0123,12JK0414)资助 |
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/74023 |
专题 | 国家开放大学陕西分部 |
作者单位 | 1.陕西广播电视大学教务处; 2.中国科学院地球环境研究所; 3.中国科学院研究生院; 4.兰州大学; 5.中国科学院寒区旱区环境与工程研究所 |
第一作者单位 | 国家开放大学陕西分部 |
第一作者的第一单位 | 国家开放大学陕西分部 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 郭庆春,赵雪茹. 基于人工神经网络的黄河水质评价[J]. 计算机与数字工程,2013,41(05):683-685. |
APA | 郭庆春,&赵雪茹.(2013).基于人工神经网络的黄河水质评价.计算机与数字工程,41(05),683-685. |
MLA | 郭庆春,et al."基于人工神经网络的黄河水质评价".计算机与数字工程 41.05(2013):683-685. |
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