人工神经网络模型在太湖富营养化评价中的应用

人工神经网络模型在太湖富营养化评价中的应用

根据湖泊富营养化程度影响因素多,评价因素与富营养化等级之间关系复杂且是非线性的特点,研制了一个能自动对湖泊富营养化程度做出正确评价的BP人工神经网络模型,并在太湖富营养化评价中得到了应用.结果表明:只要把观测数据提供给网络,借助计算机就可获得能客观地反映水质富营养化状况的评价结果;对于富营养化标准样本,一旦训练完毕,只需通过简单的加法和乘法运算,就可对湖泊水质富营养化程度进行评价.

作 者： 任黎 董增川 李少华   作者单位： 河海大学水资源环境学院,江苏,南京,210098  刊 名： 河海大学学报(自然科学版)  ISTIC PKU 英文刊名： JOURNAL OF HOHAI UNIVERSITY (NATURAL SCIENCES)  年，卷(期)： 2004 32(2)  分类号： X524  关键词： 太湖   富营养化评价   BP网络模型  

【人工神经网络模型在太湖富营养化评价中的应用】相关文章：

属性识别理论模型在湖泊水质富营养化评价中的应用04-27

熵权物元分析模型在湖泊富营养化评价中的应用04-25

模糊概率神经网络水质评价模型及其应用04-27

基于人工神经网络的巢湖富营养化分时分区评价04-25

人工神经网络在大气环境质量评价中的应用04-27

人工神经网络在环境灾害预测中的应用进展04-26

模式自组在水生生态数据分析中的应用-太湖富营养化事例分析04-26

模式自组在水生生态数据分析中的应用-太湖富营养化事例分析04-26

基于粒子群算法的神经网络在水资源评价中的应用04-27

BP神经网络在矿井本质安全程度评价中的应用04-25