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摘要:
为了项目法人在可行性研究阶段准确快速的估算出复杂的山区中小河流治理的成本且能有效的控制成本,建立了基于LM算法的BP神经网络模型对山区中小河流治理成本进行预测,并对治理成本的影响因素做出敏感性分析.结果表明,LM算法优化的BP神经网络模型比标准BP神经网络模型训练效果好,收敛快,且预测结果更精确,其预测结果可在可行性研究阶段作为一个有效的参考数据;在八个影响治理成本的因素中,护岸形式与生态措施是影响治理成本的关键,在根据预算做方案调整时可以主要针对这两个方面进行改善.
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文献信息
篇名 中小河流治理成本预测模型及敏感因子分析研究
来源期刊 吉林水利 学科 工学
关键词 山区中小河流 LM算法 神经网络 预测模型 敏感性分析
年,卷(期) 2020,(5) 所属期刊栏目 水利经济
研究方向 页码范围 27-31
页数 5页 分类号 TV85|TV512
字数 3584字 语种 中文
DOI
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 廖紫欣 2 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
山区中小河流
LM算法
神经网络
预测模型
敏感性分析
研究起点
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研究分支
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引文网络交叉学科
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吉林水利
月刊
1009-2846
22-1179/TV
大16开
长春市人民大街8220号
1981
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