【摘 要】
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考虑到影响富营养化的指标之间是非线性的关系,建立了5-5-1拓扑结构的人工神经网络模型。利用此模型的冲量算法和LM算法对胶州湾海水的富营养化水平进行了评价。结果表明,两
【机 构】
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青岛科技大学计算机与化工研究所,中国科学院海洋研究所海洋生态与环境科学重点实验室山东青岛,山东青岛
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考虑到影响富营养化的指标之间是非线性的关系,建立了5-5-1拓扑结构的人工神经网络模型。利用此模型的冲量算法和LM算法对胶州湾海水的富营养化水平进行了评价。结果表明,两种算法所得结果基本一致,胶州湾西北部、北部和东部海域已达到富营养化,其他海域处于中度营养水平。富营养化与沿岸工农业废水、生活污水和养殖废水的排放、湾内海水与外海水的交换速率以及水域水深条件密切相关。人工神经网络模型评价的胶州湾水域的富营养化状态与真实情况接近,因此,利用人工神经网络模型评价海水富营养化是快速、简便、有效的方法。
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