【摘 要】
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针对城市景观水体水质受多因素共同影响的特征,结合水体水质控制要求,采用非线性的神经网络模型,建立了针对城市景观水体的BP-RBF神经网络混合评价模型,并对上海20个公园景观
【机 构】
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同济大学环境科学与工程学院长江水环境教育部重点实验室
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针对城市景观水体水质受多因素共同影响的特征,结合水体水质控制要求,采用非线性的神经网络模型,建立了针对城市景观水体的BP-RBF神经网络混合评价模型,并对上海20个公园景观水体进行实例评价。结果表明,实例评价与水质指标及感官评价相一致,且BP-RBF混合模型较单一的BP或RBF模型评价精度更高,能对水体富营养化程度作出科学且符合实际的评价,可为城市景观水体水质保育及治理提供依据。
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