基于MATLAB实现的ANN方法在巢湖水质评价中的应用

被引：7

作者：

孙莉宁

张之源

罗定贵

机构：

[1] 合肥工业大学资源与环境系

[2] 北京大学环境学院安徽合肥

[3] 安徽合肥安徽省环保局

[4] 安徽合肥

[5] 北京

来源：

安徽大学学报(自然科学版) | 2005年 / 02期

关键词：

湖泊; 水质评价; RBF网; 人工神经网络;

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：

MATLAB6. 5工具箱提供了径向基网络的实现函数,该算法具有自适应确定网络结构和无需人为确定网络初始权值的特点。将其应用于巢湖水质评价,并尝试利用MATLAB的PRES TD函数进行原始数据预处理、利用RAND函数在水质评价标准等级间内插构造足够数量的训练样本、检测样本及其目标输出、确立水质评价等级界限,取得良好的评价结果,对提高水质评价的精度与客观性具有积极意义。

引用

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共 6 条

[1] B-P网络隐含层对水质评价结果的影响分析 [J].