基于人工神经网络的黄河水质评价
文献类型：期刊论文
| 作者 | 郭庆春 ; 赵雪茹 |
| 刊名 | 计算机与数字工程
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| 出版日期 | 2013 |
| 期号 | 05页码:683-685 |
| 关键词 | 人工神经网络 水质评价 地表水 溶解氧 氨氮 |
| 中文摘要 | 针对地表水环境质量问题,运用人工神经网络理论和方法,建立地表水环境质量评价的BP人工神经网络模型。并将训练样本进行归一化处理,同时利用RAND函数对训练样本进行插值保证神经网络充分学习。通过实例进行评价分析,说明用BP人工神经网络方法评价地表水环境质量是可行的。该模型具有很强的学习、联想和容错功能,其分析结果和过程都接近人脑的思维过程和分析方法,使得地表水环境质量评价结果的精度大大提高。 |
| 收录类别 | CNKI |
| 语种 | 中文 |
| 公开日期 | 2014-12-19 |
| 源URL | [http://ir.casnw.net/handle/362004/23471]  |
| 专题 | 寒区旱区环境与工程研究所_中科院寒区旱区环境与工程研究所（未分类）_期刊论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 郭庆春,赵雪茹. 基于人工神经网络的黄河水质评价[J]. 计算机与数字工程,2013(05):683-685. |
| APA | 郭庆春,&赵雪茹.(2013).基于人工神经网络的黄河水质评价.计算机与数字工程(05),683-685. |
| MLA | 郭庆春,et al."基于人工神经网络的黄河水质评价".计算机与数字工程 .05(2013):683-685. |
入库方式： OAI收割
来源：寒区旱区环境与工程研究所
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