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人工神经网络在综合水质评价中的应用
人工神经网络在综合水质评价中的应用
作者:
党志良
张孟涛
胡晓寒
阮仕平
马飞
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
LM算法
BP神经网络
水质评价
水环境
水质监测
摘要:
人工神经网络(ANN)是复杂非线性科学和人工智能科学的前沿,其在水质评价的应用研究在国内外尚处于初创阶段。在详细分析LM算法的基础上,提出了基于LM算法的水质综合评价BP模型,并将该模型应用于实例,进行效果检验。结果表明:LM-BP模型用于水质综合评价是可行的,与其它评价方法相比,评价结果更加客观、合理,而且网络训练速度最快,适合作为水质综合评价的通用模型。
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概率神经网络及其在河流水质评价中的应用研究
水质评价
评价因子
概率神经网络
汾河
基于BP神经网络模型的水质评价方法探讨
BP神经网络模型
水资源
水质评价
内容分析
文献信息
引文网络
相关学者/机构
相关基金
期刊文献
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数
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文献信息
篇名
人工神经网络在综合水质评价中的应用
来源期刊
水资源研究
学科
地球科学
关键词
LM算法
BP神经网络
水质评价
水环境
水质监测
年,卷(期)
2004,(2)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
21-23
页数
3页
分类号
X824
字数
语种
DOI
五维指标
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2004(0)
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研究主题发展历程
节点文献
LM算法
BP神经网络
水质评价
水环境
水质监测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
水资源研究
主办单位:
长江水利委员会水文局
武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室
出版周期:
双月刊
ISSN:
2166-6024
CN:
开本:
16开
出版地:
武汉市解放大道1863号
邮发代号:
创刊时间:
1979
语种:
chi
出版文献量(篇)
2081
总下载数(次)
10
总被引数(次)
3236
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