基于RBF神经网络的湖库水质富营养化程度评价模型

CN 11-2097/X ISSN 1000-8942

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基于RBF神经网络的湖库水质富营养化程度评价模型

张晓丹, 黄朝君, 徐菡, 刘钦圣

文章导航 > 环境工程 > 2007 > 25(2): 80-82

张晓丹, 黄朝君, 徐菡, 刘钦圣. 基于RBF神经网络的湖库水质富营养化程度评价模型[J]. 环境工程, 2007, 25(2): 80-82. doi: 10.13205/j.hjgc.200702026

引用本文:

张晓丹, 黄朝君, 徐菡, 刘钦圣. 基于RBF神经网络的湖库水质富营养化程度评价模型[J]. 环境工程, 2007, 25(2): 80-82. doi: 10.13205/j.hjgc.200702026

张晓丹, 黄朝君, 徐菡, 刘钦圣. 基于RBF神经网络的湖库水质富营养化程度评价模型[J]. 环境工程, 2007, 25(2): 80-82. doi: 10.13205/j.hjgc.200702026

引用本文:

张晓丹, 黄朝君, 徐菡, 刘钦圣. 基于RBF神经网络的湖库水质富营养化程度评价模型[J]. 环境工程, 2007, 25(2): 80-82. doi: 10.13205/j.hjgc.200702026

基于RBF神经网络的湖库水质富营养化程度评价模型

doi: 10.13205/j.hjgc.200702026

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出版历程
- 刊出日期: 2007-04-22

摘要: 运用人工神经网络中的RBF网络算法,建立一种新的湖库水质富营养化程度评价模型。对我国污染差异分布广泛的12个湖库的水质富营养程度评价数据中的10组作为训练样本进行网络的建立,剩余2组用于网络的检验。结果表明:该方法建立的评价模型比文献[1]利用多元统计分析方法建立的评价模型更加简便有效。

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