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摘要:
引入人工神经网络(ANN)理论,提出了水环境质量综合评价的改进BP神经网络模型,并编制了相应的程序.将模型运用于苏帕河流域梯级电站水质综合评价中,结果表明改进的BP神经网络模型通过变步长法和加入动量项的方法不仅可以减少训练的次数,避免网络训练陷入平坦区,还可以提高网络的精度,减小全局误差.与传统评价方法相比,本模型全面考虑多种因素,评价结果更为客观、合理;相应所开发的评价系统适应性强,通用性好,简单易用,具有优越性.
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文献信息
篇名 基于改进BP神经网络模型的苏帕河流域梯级电站水质综合评价
来源期刊 水利水电技术 学科 地球科学
关键词 水质综合评价 改进BP神经网络模型 苏帕河流域 梯级电站
年,卷(期) 2005,(7) 所属期刊栏目 水环境与水生态
研究方向 页码范围 15-18
页数 4页 分类号 X8
字数 4046字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-0860.2005.07.005
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王晓玲 天津大学环境科学与工程学院 67 608 15.0 21.0
2 段文泉 3 33 2.0 3.0
3 陈夺峰 天津大学环境科学与工程学院 2 32 2.0 2.0
4 黄宁 2 32 2.0 2.0
5 杨键 3 33 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
水质综合评价
改进BP神经网络模型
苏帕河流域
梯级电站
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水利水电技术
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1000-0860
11-1757/TV
大16开
北京市海淀区玉渊潭南路3号
2-426
1959
chi
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