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摘要:
水质为水库运行管理的重要因素,水质变量包括溶解氧、总磷、叶绿素a及透明度等,是水库富营养化判定的重要指标.在线性回归法分析的基础上,优化环境因子参数,分别采用多元线性回归模型、径向基函数模型与自适应模糊神经网络推理模型对辽宁省大伙房水库的水质进行预测,并通过平均绝对误差、均方根误差及相关系数判定水质模型的预测效果.结果表明,自适应模糊神经网络推理模型预测效果明显优于多元线性回归模型和径向基神经网络模型,因此自适应模糊神经网络推理模型更适合于大伙房水库的水质预测.
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文献信息
篇名 大伙房水库水质预测模型研究
来源期刊 水电能源科学 学科 地球科学
关键词 水质 径向基神经网络 自适应模糊神经网络 富营养化 大伙房水库
年,卷(期) 2016,(8) 所属期刊栏目 水文水资源与环境
研究方向 页码范围 15-19
页数 5页 分类号 X524
字数 语种 中文
DOI
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 贾磊 天津大学建筑工程学院水利工程仿真与安全国家重点实验室 9 51 4.0 7.0
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水质
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自适应模糊神经网络
富营养化
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水电能源科学
月刊
1000-7709
42-1231/TK
大16开
武汉市洪山区珞喻路1037号华中科技大学内
38-111
1983
chi
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