【摘 要】
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该文以新集矿区为例,采用多元统计分析方法(包括因子分析、聚类分析和判别分析)及人工神经网络技术建立了地下水系统水化学分类判别模型,并对上述方法、技术的适用性进行了深
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该文以新集矿区为例,采用多元统计分析方法(包括因子分析、聚类分析和判别分析)及人工神经网络技术建立了地下水系统水化学分类判别模型,并对上述方法、技术的适用性进行了深入的探讨.论文主要包括5方面的内容:(1)对水化学离子变量进行因子分析,压缩离子变量的维数空间,获得反映地下水化学特征的基础变量——正交因子;(2)将正交因子进行因子计量后作为聚类分析的变量,通过多种系统聚类分析,得到代表地下水各子系统水化学特征的典型水样;(3)以各子系统的典型水样作为标本,利用贝叶斯逐步线性判别分析求出能够反映各子系统水质归属的数学模型(判别函数);(4)针对BP网络结构,推导基于梯度下降的标准BP算法.总结当前BP网络模型在算法和结构上的改进以及提高BP网络泛化能力的方法.(5)对标准BP算法和其它各种改进BP算法进行网络训练的性能对比实验研究.
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