自适应变步长BP神经网络在水质评价中的应用

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摘要：为克服传统的BP网络的不足,采用自适应变步长算法(ABPM)来训练前馈人工神经网络.根据黄河流域的大汶河水系的水质监测的数据,建立了一个对地面水质进行判别的多层前馈网络数学模型.以地面水质七项污染指标为训练样本,对网络进行训练,并将训练好的网络用于水质进行评价,将计算结果与BP网络评价结果、单因子评价结果进行了比较分析.结果表明,ABPM神经网络方法收敛速度较快,预测精度很高,为水质评价提供了一种新方法.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/90347X/200210/7050899.html

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