| 人工神经网络模型在黄河水质预测中的应用 | |
| 郭庆春[1,2,3]; 何振芳[3,4]; 李 力[2] | |
| 2011-10 | |
| 发表期刊 | 人民黄河
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| 卷号 | 33期号:10页码:42-43 |
| 文章类型 | 期刊论文 |
| 摘要 | 采用画匠营子断面 2004—2009 年逐周水质指标资料作为神经网络模型的训练样本， 对 BP 神经网络进行训练， 分别建立了 pH 值、溶解氧、氨氮、高锰酸盐指数的预测模型。为了验证模型的正确性， 利用训练好的神经网络模型， 采 用调整后的权值和阈值，将 2010 年的数据作为独立样本进行预测检验。结果表明: 基于 BP 神经网络的水质指标预测模 型收敛速度快，对训练样本具有很好的拟合能力，且对检验样本的预测精度较高。 |
| 关键词 | 水质预测 人工神经网络 BP 算法 黄河 |
| 收录类别 | CSCD |
| 语种 | 中文 |
| 引用统计 | |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://ir.ieecas.cn/handle/361006/10907 |
| 专题 | 科技外事处 |
| 通讯作者 | 郭庆春[1,2,3] |
| 作者单位 | 1.陕西广播电视大学，陕西 西安 710068; 2.中国科学院 地球环境研究所 黄土与第四纪地质国家重点实验室，陕西 西安 710075; 3.中国科学院 研究生院，北京 100049; 4.中国科学院 寒区旱区环境与工程研究所，甘肃 兰州 730000 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 郭庆春[1,2,3],何振芳[3,4],李 力[2]. 人工神经网络模型在黄河水质预测中的应用[J]. 人民黄河,2011,33(10):42-43. |
| APA | 郭庆春[1,2,3],何振芳[3,4],&李 力[2].(2011).人工神经网络模型在黄河水质预测中的应用.人民黄河,33(10),42-43. |
| MLA | 郭庆春[1,2,3],et al."人工神经网络模型在黄河水质预测中的应用".人民黄河 33.10(2011):42-43. |
| 条目包含的文件 | ||||||
| 文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
| 人工神经网络模型在黄河水质预测中的应用.（142KB） | 期刊论文 | 作者接受稿 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 请求全文 | |
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