环境监测管理与技术
環境鑑測管理與技術
배경감측관리여기술
THE ADMINISTRATION AND TECHNIQUE OF ENVIRONMENTAL MONITORING
2010年
1期
59-63
,共5页
人工神经网络%富营养化评价%水库%深圳
人工神經網絡%富營養化評價%水庫%深圳
인공신경망락%부영양화평개%수고%심수
对富营养化评价标准进行插值获取大量的样本,建立了基于BP人工神经网络的富营养化评价模型.将模型应用于评价深圳市13座主要水库的富营养化状况,对其成因进行分析,并提出了对策与建议.研究结果表明,石岩水库与深圳水库为轻度富营养化,占评价水库总数的15.4%;西丽水库等11座水库为中营养,占评价水库总数的84.6%.人工神经网络用于建立湖库富营养评价模型是适合的.
對富營養化評價標準進行插值穫取大量的樣本,建立瞭基于BP人工神經網絡的富營養化評價模型.將模型應用于評價深圳市13座主要水庫的富營養化狀況,對其成因進行分析,併提齣瞭對策與建議.研究結果錶明,石巖水庫與深圳水庫為輕度富營養化,佔評價水庫總數的15.4%;西麗水庫等11座水庫為中營養,佔評價水庫總數的84.6%.人工神經網絡用于建立湖庫富營養評價模型是適閤的.
대부영양화평개표준진행삽치획취대량적양본,건립료기우BP인공신경망락적부영양화평개모형.장모형응용우평개심수시13좌주요수고적부영양화상황,대기성인진행분석,병제출료대책여건의.연구결과표명,석암수고여심수수고위경도부영양화,점평개수고총수적15.4%;서려수고등11좌수고위중영양,점평개수고총수적84.6%.인공신경망락용우건립호고부영양평개모형시괄합적.
