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以武汉市的主要供水水源地水质参数（氨氮含量）为研究对象,根据某时段的实测数据、遥感影像数据,尝试性地建立了氨氮含量的神经网络反演模型。反演模型的平均相对误差为4.8%,可用于该项水质指标的反演研究。
基于神经网络模型的水源地水质参数反演研究
【摘 要】
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以武汉市的主要供水水源地水质参数（氨氮含量）为研究对象,根据某时段的实测数据、遥感影像数据,尝试性地建立了氨氮含量的神经网络反演模型。反演模型的平均相对误差为4.8%,可
【机 构】
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江西省水土保持科学研究所
【出 处】
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中国农村水利水电
【发表日期】
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2011年2期
【基金项目】
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江西省水利厅项目(200910)
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