人工神经网络理论在地下水水质评价中的应用

被引:15
作者
陈昌彦,相桂生
机构
[1] 中国科学院地质研究所,中国矿业大学北京研究生部
关键词
人工神经网络;地下水水质;污染程度;
D O I
10.16030/j.cnki.issn.1000-3665.1996.06.013
中图分类号
X523 [地下水];
学科分类号
摘要
本文应用人工神经网络方法,在模拟人脑的思维方式下,建立了地下水水质模型,并对地下水水质污染程度进行评价,与运用综合指数法、模糊综合评判法和灰色聚类法等多种方法评价的结果相比较。结果表明,神经网络方法具有较强的处理相互矛盾样本的能力,尤其对非线性问题,其预测精度高。
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