自适应变步长BP神经网络在水质评价中的应用

被引：57

作者：

黄胜伟

董曼玲

机构：

[1] 山东农业大学水利土木学院

来源：

水利学报 | 2002年 / 10期

关键词：

人工神经网络; BP网络; 自适应变步长算法(ABPM); 水质评价;

D O I：

10.13243/j.cnki.slxb.2002.10.022

中图分类号：

X824 [水质评价];

学科分类号：

摘要：

为克服传统的BP网络的不足 ,采用自适应变步长算法 (ABPM)来训练前馈人工神经网络。根据黄河流域的大汶河水系的水质监测的数据 ,建立了一个对地面水质进行判别的多层前馈网络数学模型。以地面水质七项污染指标为训练样本 ,对网络进行训练 ,并将训练好的网络用于水质进行评价 ,将计算结果与BP网络评价结果、单因子评价结果进行了比较分析。结果表明 ,ABPM神经网络方法收敛速度较快 ,预测精度很高 ,为水质评价提供了一种新方法

引用

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