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应用人工神经网络评价湖泊的富营养化
被引：18
作者：
卢文喜
祝廷成
机构：
[1] 东北师范大学国家草地生态工程实验室
来源：
关键词：
人工神经网络,湖泊富营养化,评价;
D O I：
10.13287/j.1001-9332.1998.0135
中图分类号：
X824 [水质评价];
学科分类号：
071012 ;
0713 ;
083002 ;
摘要：
应用人工神经网络方法，以化学需氧量、总氮、总磷和透明度作为评价参数，经反复尝试，构建了具有４层结构用于评价湖泊富营养化的误差逆传播网络．其输入层有４个神经元，２个隐含层也各有４个神经元，输出层有１个神经元．以太湖富营养化评价标准作为样本模式提供给网络，按照误差逆传播网络的学习规则对网络进行训练，经过３７６８４次学习后，网络达到预先给定的收敛标准．使网络具备了识别湖泊富营养化程度的功能．应用该网络对我国１７个湖泊的富营养化程度进行评价，操作过程简便易行，评价结果切合实际，展示了这种方法的一系列优点．
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