基于T-S模糊神经网络的地下水水质评价

• 作者: 卢文喜 张宇 陈社明 龚磊
• 来源期刊: 节水灌溉
• 学科: 地球科学
• 关键词: T-S模糊神经网络 地下水 水质评价 吉林西部
• 年，卷（期）: 2012,（7）
• 所属期刊栏目: 水环境与水资源
• 页码范围: 35-38
• 页数: 4页
• 分类号: P641.8
• 语种: 中文

摘要

采用T-S模糊神经网络模型对吉林省西部地区部分地下水水化学监测点水质进行评价。T-S模糊神经网络模型是根据模糊系统和人工神经网络优缺点具有明显的互补性结合而成,考虑了水质评价标准的区间形式和水系统的不确定性。将T-S模糊神经网络的评价结果与水质综合评价方法中经典的内梅罗指数法和BP人工神经网络法的评价结果进行对比,结果表明：T-S模糊神经网络法评价地下水水质更全面更客观。利用该方法对吉林西部的地下水水质进行评价,结果显示：吉林西部地区地下水资源已经遭受不同程度的污染,需要进行有效的保护。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张宇		120	744	11.0	23.0
2	龚磊		9	30	3.0	5.0
3	卢文喜		161	2069	23.0	38.0
4	陈社明		10	106	6.0	10.0