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摘要:
分析BP神经网络应用于水质评价中存在的问题和目前水质评价中的不足,基于地表水环境质量分级标准和L-M算法原理,提出LM-BP神经网络水质综合评价通用模型。利用随机内插方法在地表水环境质量分级标准阈值间生成训练样本和检验样本,采用顺序和随机两种方法选取训练样本和检验样本进行随机模拟;利用平均相对误差、最大相对误差等统计指标评价LM-BP模型性能,并构建传统BP 、RBF模型作为对比模型;以某水质评价实例进行模型验证,并与灰色关联分析法、模糊综合评判法和TOPSIS法评价结果进行比较。结果表明:LM-BP通用模型具有评价精度高、泛化能力强、收敛速度快、算法稳定和通用性能好等优点,可应用于任意水质评价。在实际应用中仅需对通用模型的评价因子、输入维数和隐含层神经元数进行删减即可满足评价要求。
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文献信息
篇名 水质综合评价的LM-BP神经网络通用模型应用
来源期刊 水资源保护 学科 地球科学
关键词 水质评价 BP神经网络 L-M算法 通用模型
年,卷(期) 2013,(6) 所属期刊栏目 科学研究
研究方向 页码范围 18-25
页数 8页 分类号 X820.2
字数 6174字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-6933.2013.06.004
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1 崔东文 90 901 17.0 26.0
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通用模型
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
水资源保护
双月刊
1004-6933
32-1356/TV
大16开
南京西康路1号
28-298
1985
chi
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34511
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