自适应变步长BP神经网络在水质评价中的应用

• 作者: 董曼玲 黄胜伟
• 来源期刊: 水利学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 人工神经网络 BP网络 自适应变步长算法(ABPM) 水质评价
• 年，卷（期）: 2002,（10）
• 页码范围: 119-123
• 页数: 5页
• 分类号: P641.7|TP301.6
• 字数: 4214字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0559-9350.2002.10.022

摘要

为克服传统的BP网络的不足,采用自适应变步长算法(ABPM)来训练前馈人工神经网络.根据黄河流域的大汶河水系的水质监测的数据,建立了一个对地面水质进行判别的多层前馈网络数学模型.以地面水质七项污染指标为训练样本,对网络进行训练,并将训练好的网络用于水质进行评价,将计算结果与BP网络评价结果、单因子评价结果进行了比较分析.结果表明,ABPM神经网络方法收敛速度较快,预测精度很高,为水质评价提供了一种新方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄胜伟	山东农业大学水利土木学院	15	261	7.0	15.0
2	董曼玲	山东农业大学水利土木学院	9	390	6.0	9.0