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针对河口与近海生物对环境条件变化响应的非线性和不连续性,以及生态系统所具有的多源性、开放性、耗散性和远离平衡态的复杂特征,利用BP神经网络强大非线性映射能力,建立以水位、流量、含沙量、叶绿素浓度为输入变量的神经网络模型,并实现了对既有数据的仿真与成功预测,为神经网络预测奠定了基础.
黄河口滨海区生态需水量神经网络模型的仿真
【摘 要】
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针对河口与近海生物对环境条件变化响应的非线性和不连续性,以及生态系统所具有的多源性、开放性、耗散性和远离平衡态的复杂特征,利用BP神经网络强大非线性映射能力,建立以
【机 构】
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中国海洋大学工程学院,山东黄河河务局
【出 处】
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人民黄河
【发表日期】
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2005年10期
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