BP网络模型在巢湖富营养化评价中的应用

被引：5

作者：

梅长青 ^{[1
]}

王心源 ^{[2
]}

李文达 ^{[1
]}

机构：

[1] 安徽师范大学环境科学学院

[2] 安徽师范大学国土资源与旅游学院

来源：

能源与环境 | 2008年 / 01期

基金：

安徽省自然科学基金;

关键词：

巢湖; 富营养化评价; BP网络模型;

D O I：

暂无

中图分类号：

X824 [水质评价]; TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

071012 ; 0713 ; 083002 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

根据人工神经网络的原理,综合考虑湖泊富营养化程度影响因素多,评价因素与富营养化等级之间关系复杂且非线性的特点,构建了一个能自动对湖泊富营养化程度作出正确评价的BP人工网络模型,分析了BP网络学习规则,并在巢湖富营养化评价中得到了应用。本研究结果显示:1997～2005年巢湖共出现4种营养类型,即中-富营养、富营养、重富营养、严重富营养化。在这几种营养类型中,富营养化区分布最广,约占全湖面积的71%,其次是重富营养化和严重富营养化,约占全湖面积的26.5%。

引用

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共 9 条

[1] 分形理论在湖泊富营养化评价中的应用 [J].