【摘 要】
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针对BP神经网络法在进行多污染特征的流域水质评价时面临的训练样本、验证样本的稀缺问题,提出一种基于主成分分析PCA-BP神经网络的水质评价模型。首先利用污染分担率算法筛
【机 构】
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广西华蓝设计集团有限公司,广西大学环境学院
【基金项目】
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广西科技攻关项目（桂科攻0816002-7）
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针对BP神经网络法在进行多污染特征的流域水质评价时面临的训练样本、验证样本的稀缺问题,提出一种基于主成分分析PCA-BP神经网络的水质评价模型。首先利用污染分担率算法筛选出能够全面反映流域整体超标情况的一组水质指标,然后利用主成分方法获取流域水质污染特征,解决训练样本过少的问题,并通过设计模型的验证条件,解决没有验证样本的问题。通过实例研究,表明主成分PCA-BP神经网络适合用于流域的水质评价,评价结果较为精确、可信。
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