基于随机训练样本的河流系统健康状况评价

被引：1

作者：

张明 ^{[1
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]}

周润娟 ^{[1
]}

和蕊 ^{[1
]}

机构：

[1] 安徽工程大学建筑工程学院

[2] 南京水利科学研究院水文水资源与水利工程科学国家重点实验室

来源：

南水北调与水利科技 | 2012年 / 10卷 / 02期

关键词：

河流系统健康; 随机样本; 神经网络; BP算法; 评价;

D O I：

暂无

中图分类号：

X824 [水质评价];

学科分类号：

071012 ; 0713 ; 083002 ;

摘要：

河流系统健康状况的评价对于河流的可持续管理、区域生态环境建设具有重要的意义。在综述河流系统健康状况传统评价方法的基础上,建立了基于随机训练样本的BP神经网络评价模型。该模型采用随机方式分别在各标准评价等级上、下限之间随机产生若干评价样本,再经过建模、训练步骤得到用于河流系统健康状况评价的模型,一定程度上减少了由于评价样本较少带来的评价结果不确定性影响。海河三岔口河流实例研究结果显示:基于随机样本的河流系统健康状况评价模型中,实数码与二进制码输出形式都给出了2.95级良好状态的评价结果,二进制码形式还得到了该河流有向不健康状态演变的趋势。与模糊综合评价模型给出的结果相比,本文建立的模型评价结果更符合实际河流健康状况,为研究河流系统健康状况提供了一条新的解决途径。

引用

页码：75 / 78

页数：4

共 10 条

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