【摘 要】
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在水质评价过程中,水环境质量等级之间存在非线性关系,这给水质评价工作带来难度.针对此,以某地地表水质作为研究对象,对单因子分析法、离散Hopfield神经网络模型和T-S模糊神
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在水质评价过程中,水环境质量等级之间存在非线性关系,这给水质评价工作带来难度.针对此,以某地地表水质作为研究对象,对单因子分析法、离散Hopfield神经网络模型和T-S模糊神经网络模型3种水质评价方法进行分析比较.仿真结果表明:模糊神经网络算法结合了神经网络系统和模糊系统的优势,集学习、联想、识别与信息处理于一体,评价结果稳定、合理,优于离散Hopfield神经网络模型,非常适合对于此类问题的研究；而单因子分析法存在一定的局限性.
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