BP-RBF神经网络模型在城市景观水体富营养化评价中的应用

• 作者: 徐竟成 沈玉珏 王宇 黄翔峰
• 来源期刊: 数字技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 城市景观水体 富营养化评价 人工神经网络 BP-RBF混合模型
• 年，卷（期）: 2012,（7）
• 页码范围: 47-49
• 分类号: TP183
• 字数: 3162字
• 语种: 中文

摘要

针对城市景观水体水质受多因素共同影响的特征,结合水体水质控制要求,采用非线性的神经网络模型,建立了针对城市景观水体的BP-RBF神经网络混合评价模型,并对上海20个公园景观水体进行实例评价.结果表明,实例评价与水质指标及感官评价相一致,且BP-RBF混合模型较单一的BP或RBF模型评价精度更高,能对水体富营养化程度作出科学且符合实际的评价,可为城市景观水体水质保育及治理提供依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄翔峰	同济大学环境科学与工程学院长江水环境教育部重点实验室	140	1779	23.0	34.0
2	徐竟成	同济大学环境科学与工程学院长江水环境教育部重点实验室	101	750	16.0	22.0
3	王宇	同济大学环境科学与工程学院长江水环境教育部重点实验室	37	193	8.0	12.0
4	沈玉珏	同济大学环境科学与工程学院长江水环境教育部重点实验室	1	0	0.0	0.0