【摘 要】
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对误差反向传播（error back propagation,简称BP）人工神经网络在水质评价中应用的原理进行了分析,并将其应用于地下水质量评价。首先,利用MATLAB7的神经网络工具箱,根据GB/T 14
【基金项目】
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黑龙江省科技项目“大庆油田核心区地下水防污性能评价及石油污染修复技术研究”
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对误差反向传播（error back propagation,简称BP）人工神经网络在水质评价中应用的原理进行了分析,并将其应用于地下水质量评价。首先,利用MATLAB7的神经网络工具箱,根据GB/T 14848-93《地下水质量标准》,构建出10-11-5三层结构的BP人工神经网络模型,并对某油田区的地下水水质进行了评价,进而将评价结果与内梅罗指数法的评价结果进行了对比分析。结果表明：BP人工神经网络模型能更真实地反映研究区地下水质量状况,评价结果客观、准确、合理,将其应用于地下水质量评价时适应性更强,
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