自适应神经网络在水质预测建模中的应用

• 作者: 张宇羽 张新政 李莹 蔡楠 邹经湘
• 来源期刊: 系统工程
• 学科: 数学
• 关键词: 自适应神经网络 梯度信息 水质预测 东江
• 年，卷（期）: 2001,（1）
• 所属期刊栏目: 方法与应用
• 页码范围: 89-93
• 页数: 5页
• 分类号: O23
• 字数: 3350字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4098.2001.01.020

摘要

东江惠州段水质直接影响着香港和深圳的淡水供应质量,本文根据东江水质自动监测系统的分布情况,提出了由上游水质预测下游水质和当前水质预测未来水质的两种基于自适应神经网络的东江惠州段水质预测建模方法,给出了基于误差梯度信息的离散神经网络自适应学习算法,用李亚普诺夫方法证明了该自适应神经网络算法的收敛性,仿真结果证明了该方法具有较高的预测精度,且方法简便、适用对象广泛.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张新政	广东工业大学自动化学院	81	660	13.0	22.0
2	邹经湘	哈尔滨工业大学航天学院	89	1799	25.0	38.0
3	李莹	广东工业大学自动化学院	27	173	6.0	12.0
4	张宇羽	广东工业大学自动化学院	5	78	3.0	5.0
5	蔡楠		4	127	4.0	4.0