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摘要:
针对BP神经网络法在进行多污染特征的流域水质评价时面临的训练样本、验证样本的稀缺问题,提出一种基于主成分分析PCA - BP神经网络的水质评价模型.首先利用污染分担率算法筛选出能够全面反映流域整体超标情况的一组水质指标,然后利用主成分方法获取流域水质污染特征,解决训练样本过少的问题,并通过设计模型的验证条件,解决没有验证样本的问题.通过实例研究,表明主成分PCA - BP神经网络适合用于流域的水质评价,评价结果较为精确、可信.
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文献信息
篇名 PCA-BP神经网络在流域水质评价中的应用
来源期刊 桂林理工大学学报 学科 地球科学
关键词 主成分 BP神经网络 水质评价 大流域
年,卷(期) 2012,(2) 所属期刊栏目 水资源与环境科学
研究方向 页码范围 189-194
页数 分类号 X824|TP183
字数 5125字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1674-9057.2012.02.007
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 喻泽斌 42 340 11.0 16.0
5 施丽玲 广西大学环境学院 1 4 1.0 1.0
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研究主题发展历程
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主成分
BP神经网络
水质评价
大流域
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
桂林理工大学学报
季刊
1674-9057
45-1375/N
16开
广西桂林市建干路12号
48-7
1981
chi
出版文献量(篇)
2706
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