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摘要:
针对现阶段水质监测中存在的水质变化响应滞后问题,提出了采用灰色预测法、人工神经网络(BP神经网络、径向基神经网络、广义回归神经网络)以及两者组合的方法对水质动态预测进行研究.以太湖流域嘉兴斜路港监测断面为例,并依据后验差检验比值c及小概率精度p对模型预测效果进行了分析.结果 表明,对年内预测,通过广义回归神经网络的动态预测值平均相对误差为0.61%,后验差检验比值小于0.65,小误差概率大于0.7;采用灰色结合广义回归神经网络的方法对水质pH值进行预测,平均相对误差仅有0.85%,后验差检验比值小于0.65,小误差概率等于1.研究结果还表明,对年际预测,灰色结合BP神经网络和灰色结合径向基函数神经网络的动态预测值平均相对误差分别为0.57%和0.80%,其后验差比值都小于0.5,小概率误差都为0.9,大于0.8.
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文献信息
篇名 结合灰色理论的人工神经网络方法在水质预测中的应用
来源期刊 南水北调与水利科技 学科 地球科学
关键词 灰色理论 后反馈神经网络 径向基函数神经网络 广义回归神经网络 水质预测
年,卷(期) 2020,(1) 所属期刊栏目 生态与环境
研究方向 页码范围 138-143
页数 6页 分类号 X824
字数 6336字 语种 中文
DOI 10.13476/j.cnki.nsbdqk.2020.0015
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 邬雯雅 宁波工程学院安全工程学院 4 0 0.0 0.0
2 翟伟 宁波工程学院安全工程学院 3 5 1.0 2.0
3 毛静 宁波工程学院安全工程学院 3 5 1.0 2.0
4 孟雅丹 宁波工程学院安全工程学院 5 7 1.0 2.0
5 张程博 宁波工程学院安全工程学院 3 0 0.0 0.0
6 周鑫隆 宁波工程学院安全工程学院 7 20 3.0 4.0
7 高巍 宁波工程学院安全工程学院 8 3 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
灰色理论
后反馈神经网络
径向基函数神经网络
广义回归神经网络
水质预测
研究起点
研究来源
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期刊影响力
南水北调与水利科技
双月刊
1672-1683
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石家庄市泰华街310号
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