【摘 要】
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利用黄河兰州段水质指标浓度时间序列作为学习样本,选取了DO、COD、氨氮、重金属离子等10项指标作为输出参数,运用人工神经网络BP模型中的Levenberg-Marguardt优化算法对学习
【机 构】
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兰州大学化学化工学院,甘肃省环境监测中心站
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利用黄河兰州段水质指标浓度时间序列作为学习样本,选取了DO、COD、氨氮、重金属离子等10项指标作为输出参数,运用人工神经网络BP模型中的Levenberg-Marguardt优化算法对学习样本优化建模.将优化好的网络的预测结果与实测结果进行了比较,表明BP网络可以很好地用于黄河水质指标值及水质类别的预测.
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