【摘 要】
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为克服传统的BP网络的不足 ,采用自适应变步长算法 (ABPM)来训练前馈人工神经网络。根据黄河流域的大汶河水系的水质监测的数据 ,建立了一个对地面水质进行判别的多层前馈网
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为克服传统的BP网络的不足 ,采用自适应变步长算法 (ABPM)来训练前馈人工神经网络。根据黄河流域的大汶河水系的水质监测的数据 ,建立了一个对地面水质进行判别的多层前馈网络数学模型。以地面水质七项污染指标为训练样本 ,对网络进行训练 ,并将训练好的网络用于水质进行评价 ,将计算结果与BP网络评价结果、单因子评价结果进行了比较分析。结果表明 ,ABPM神经网络方法收敛速度较快 ,预测精度很高 ,为水质评价提供了一种新方法
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