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建立拓扑结构为5-9-1的3层BP神经网络模型,预测太湖的富营养化水平,为水环境监测平台提供决策支持。该模型采用动量梯度下降法对太湖的湖体的富营养化水平进行预测并评价。验证结果表明,训练后的网络得出的预测结果与实际值很接近。因此,采用BP(Back Propagation)神经网络对太湖湖体富营养化水平进行预测并评价是一种有效的方法。