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采用径向基函数(RBF)来构造多层前馈BP神经网络,根据某流域水系的水质监测数据,建立一个对地表水质进行判别的多层前馈网络数学模型.以地表水质污染主要的七项指标为训练样本,利用该网络对水质进行评价,并将计算结果与其它方法进行比较分析.结果表明,该方法收敛速度较快,预测精度较高,效果好.
径向基函数神经网络在水质评价中的应用
【摘 要】
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采用径向基函数(RBF)来构造多层前馈BP神经网络,根据某流域水系的水质监测数据,建立一个对地表水质进行判别的多层前馈网络数学模型.以地表水质污染主要的七项指标为训练样本
【机 构】
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山东农业大学
【出 处】
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环境科学与技术
【发表日期】
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2003年1期
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