基于改进BP神经网络模型的云南文山州水资源脆弱性综合评价

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摘要：利用层次分析法构建符合丰水地区水资源脆弱性评价的指标体系和等级标准，分别构建基于单、双隐层BP神经网络技术的区域水资源脆弱性综合评价模型，并采用内插法构造网络训练样本，将水资源脆弱性分级评价标准值作为“评价”样本，对云南文山州区域水资源脆弱性进行评价分析。结果表明：①单、双隐层BP神经网络模型对区域水资源脆弱性综合评价结果基本相同，说明研究建立的区域水资源脆弱性评价模型和评价方法均是合理可行的，与单隐层网络相比，双隐层网络泛化能力强，预测精度高，但训练时间较长；②文山州各评价区域不同规划水平年水资源脆弱性评价等级为Ⅲ-Ⅴ级，即处于中度脆弱与不脆弱之间，客观反映了该州水资源脆弱性状况，符合区域实际情况。评价结果可以作为研究和评价区域水资源脆弱性的参考依据。

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/94076X/201303/45009937.html

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关键词：BP神经网络模型 BP神经网络 神经网络模型 综合评价 网络模型 水资源系统 BP神经网络 脆弱性评价 单双隐层 云南文山州