【摘 要】
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建立水质模型对水体水质的变化进行模拟是一条有效的途径.由于污染物之间的相互作用以及水环境中物理、化学、生物、水力特征的高度非线性耦合,对其了解是有限的,致使传统的
【基金项目】
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国家自然科学基金重点资助项目(59838300);国家自然科学基金资助项目(59778021)
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建立水质模型对水体水质的变化进行模拟是一条有效的途径.由于污染物之间的相互作用以及水环境中物理、化学、生物、水力特征的高度非线性耦合,对其了解是有限的,致使传统的微分方程建模方法和数值求解在应用中遇到许多困难.本文采用BP人工神经网络进行河流综合水质模型的建模,为了加速模型的收敛速度采用学习速率自适应的DBD演算法,通过应用长江干流重庆段实测水质样本对模型进行的训练与检验表明:该模型用于一维水质综合模拟可行,且精度较高,为河流水质模拟提供了一条简便可行的新方法.
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