BP神经网络用于水质评价的参数确定

被引：11

作者：

陈兴 ^{[1
]}

程吉林 ^{[2
]}

刘芳 ^{[3
]}

机构：

[1] 扬州大学信息工程学院

[2] 扬州大学水利科学与工程学院

[3] 江苏省扬泰水文与水资源勘测局

来源：

水利与建筑工程学报 | 2007年 / 01期

关键词：

神经网络; 水质评价; 参数确定;

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：

水质评价是多变量的非线性系统,而神经网络解决非线性问题有其独到优势,其用于水质评价是较好的方法。在评价时,神经网络参数的确定直接影响到评价的精度。通过对输入输出数据的归一化、权和阈值的初始值以及网络隐层节点数确定方法进行探讨,优化了在水质评价时BP神经网络的参数,并在实际评价中应用,从而使评价结果更客观和符合实际。

引用

收藏

页码：12 / 15

页数：4

相关论文

共 10 条

[1] 水质评价理论模式研究进展及趋势分析 [J].

李如忠 .

合肥工业大学学报(自然科学版), 2005, (04) :369-373

[2] 基于组合权重的水质评价模型 [J].

金菊良 ;

黄慧梅 ;

魏一鸣 .

水力发电学报, 2004, (03) :13-19

[3]

神经网络模型在辽河水质量评价中的应用[J]. 刘连芳,魏砾宏,李爱民,李润东,郭亮.城市环境与城市生态. 2003(06)

[4]

神经网络模型在辽河水质量评价中的应用[J]. 刘连芳,魏砾宏,李爱民,李润东,郭亮.城市环境与城市生态. 2003 (06)

[5] BP神经网络在水质评价中的应用 [J].

杨志英 .

中国农村水利水电, 2001, (09) :27-29

[6] 应用神经网络评价于桥水库水质 [J].

冯耀龙 ;

杨庆学 .

海河水利, 1999, (05) :39-40+46

[7] 水环境质量评价的人工神经网络模型及应用 [J].

纪桂霞 ;

李培红 .

华北水利水电学院学报, 1999, (01) :3-5

[8] 水环境质量综合评价的 B-P 网络及层次分析法 [J].

崔玉波 ;

王进宝 .

太原理工大学学报, 1998, (04) :112-115

[9] 隐含层对人工神经元网络电压安全评估的影响 [J].

付英 ;

曾敏 ;

李兴源 ;

刘俊勇 ;

王贵德 .

电力系统自动化, 1996, (11) :15-18+24

[10]

水资源系统工程[M]. 四川科学技术出版社 , 金菊良,丁晶著, 2002