【摘 要】
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为了克服传统BP神经网络在水质评价中的不足,利用双极性S型函数输出可为正或负的特性以及LM算法具有梯度下降法的全局特性和高斯-牛顿的局部特性,对BP神经网络法进行改进,提
【机 构】
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河海大学浅水湖泊综合治理与资源开发教育部重点实验室
【基金项目】
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国家“973”计划资助项目(2008CB418202);国家自然科学基金(50679019);国家重点实验室开放基金(2005406811);江苏省社会发展科技计划项目(BS2006095);江苏“908”专项(JS-908-02-06)
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为了克服传统BP神经网络在水质评价中的不足,利用双极性S型函数输出可为正或负的特性以及LM算法具有梯度下降法的全局特性和高斯-牛顿的局部特性,对BP神经网络法进行改进,提出了基于双极性S型函数的改进型LM-BP神经网络模型的水质评价方法。应用结果表明,将此网络模型应用于水质评价是有效的、可行的。与其他评价方法相比,评价结果更加客观、合理。改进后的算法收敛速度较快,预测精度很高,为水质评价提供了一种新方法。
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