应用人工神经网络评价湖泊的富营养化

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应用人工神经网络方法,以化学需氧量,总氮,总磷和透明度作为评价参数,经反复尝试,构建了具有4层结构用于评价湖泊富营养化的误差逆传播网络。其输入层有4个神经元,2个隐含层也各有4个神经元,输出层有1个神经元,以太湖富营养化评价标准作为样本模式提供给网络,按照误差逆传播网络的学习规则对进行训练,经过37684次学习后,网络达到预先给定的收敛标准。
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