【摘 要】
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为提高水质评价的准确性,基于MATLAB及人工神经网络理论,采用误差反向传播的BP算法建立漠阳江水质评价模型,充分利用神经网络的非线性映射特性,取7项常规地表水水质评价指标
【机 构】
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阳江职业技术学院,广东技术师范学院,中山大学
【基金项目】
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广东省教育厅“十二五”规划课题(2012JK312);阳江市海洋产业人才培养计划(阳海计划);2013年广东省教指委教改项目(K0155206);阳江职业技术学院教改课题(2013jgyb02)基金资助项目
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为提高水质评价的准确性,基于MATLAB及人工神经网络理论,采用误差反向传播的BP算法建立漠阳江水质评价模型,充分利用神经网络的非线性映射特性,取7项常规地表水水质评价指标对漠阳江水质进行评价,并将BP神经网络评价结果与单因子评价法及综合指数法的评价结果进行比较,网络运行结果表明一致效果良好.同时较传统的水质评价方法,该网络具有较高的识别精度,提高了水质评价等级的准确性,使评价的结果更具有科学性.
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