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基于T-S模糊神经网络的地下水水质评价
被引:18
作者:

张宇
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卢文喜
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陈社明
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龚磊
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[1] 吉林大学环境与资源学院
来源:
关键词:
T-S模糊神经网络;
地下水;
水质评价;
吉林西部;
D O I:
暂无
中图分类号:
TP183 [人工神经网络与计算];
X824 [水质评价];
学科分类号:
摘要:
采用T-S模糊神经网络模型对吉林省西部地区部分地下水水化学监测点水质进行评价。T-S模糊神经网络模型是根据模糊系统和人工神经网络优缺点具有明显的互补性结合而成,考虑了水质评价标准的区间形式和水系统的不确定性。将T-S模糊神经网络的评价结果与水质综合评价方法中经典的内梅罗指数法和BP人工神经网络法的评价结果进行对比,结果表明:T-S模糊神经网络法评价地下水水质更全面更客观。利用该方法对吉林西部的地下水水质进行评价,结果显示:吉林西部地区地下水资源已经遭受不同程度的污染,需要进行有效的保护。
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卢文喜
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尹津航
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卢文喜
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卞玉梅
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王君
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机构: 北京大学环境学院

郭青
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