文献类型：期刊文章

作　　者：黄胜伟[1] 董曼玲[1]

机构地区：[1]山东农业大学水利土木学院,山东泰安市271018

出　　处：《水利学报》

年　　份：2002

卷　　号：33

期　　号：10

起止页码：119-123

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2000、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、JST、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

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 。

关 键 词：人工神经网络 BP网络 自适应变步长算法  水质评价

分 类 号：X824]