基于PNN神经网络的地下水水质评价及应用

• 作者: 肖江 连生土
• 来源期刊: 工程勘察
• 学科: 工学
• 关键词: 概率神经网络 地下水 水质评价
• 年，卷（期）: 2012,（9）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 48-50
• 分类号: TU461
• 语种: 中文

摘要

概率神经网络是一种训练速度快、网络稳定、应用相当广泛的人工神经网络方法,它通过利用线性学习算法来解决非线性问题,在模式识别的分类问题中得到了广泛的应用。本文在阐述概率神经网络（PNN）原理的基础上,以我国地下水环境质量标准（GB/T14848-93）为训练样本,建立概率神经网络（PNN）模型,并将该网络模型运用于地下水水质评价。通过与灰色聚类法、模糊评判法和指标分类法比较,验证了该模型更为准确、可靠。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖江	湖南科技大学土木工程学院	15	62	5.0	7.0
2	连生土	湖南科技大学土木工程学院	3	20	2.0	3.0