河流水质的预测模型研究

• 作者: 张新政 李莹 蔡楠 邹经湘
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 水质预测 正交多项式基
• 年，卷（期）: 2001,（2）
• 所属期刊栏目: 建模与仿真方法
• 页码范围: 139-142,209
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 字数: 3415字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-731X.2001.02.003

摘要

东江惠州-东岸段河流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-东岸段水质预测建模方法，给出了基于正交多项式基的神经网络静、动态学习算法，在学习过程中可同时确定网络的拓扑结构和相应的正交多项式基，且无局部极值问题。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	广东工业大学电气工程与自动化系	81	660	13.0	22.0
2	邹经湘	哈尔滨工业大学航天工程与力学系	89	1799	25.0	38.0
3	李莹	广东工业大学电气工程与自动化系	27	173	6.0	12.0
4	蔡楠		4	127	4.0	4.0