江西化工
江西化工
강서화공
JIANGXI CHEMICAL INDUSTRY
2009年
3期
44-47
,共4页
BP人工神经网络%水质预测%模型
BP人工神經網絡%水質預測%模型
BP인공신경망락%수질예측%모형
为克服传统BP网络的不足,采用阻尼最小乘法训练人工神经网络,并利用灰色关联分析方法确定输入层因子,建立了一个适合赣江南昌段水源地氮氮水质浓度的预测模型,利用该模型对赣江南昌段水源地水质进行预测,预测结果表明,该方法预测精度较高,收敛速度较快,为水质预测提供了一种新方法.
為剋服傳統BP網絡的不足,採用阻尼最小乘法訓練人工神經網絡,併利用灰色關聯分析方法確定輸入層因子,建立瞭一箇適閤贛江南昌段水源地氮氮水質濃度的預測模型,利用該模型對贛江南昌段水源地水質進行預測,預測結果錶明,該方法預測精度較高,收斂速度較快,為水質預測提供瞭一種新方法.
위극복전통BP망락적불족,채용조니최소승법훈련인공신경망락,병이용회색관련분석방법학정수입층인자,건립료일개괄합공강남창단수원지담담수질농도적예측모형,이용해모형대공강남창단수원지수질진행예측,예측결과표명,해방법예측정도교고,수렴속도교쾌,위수질예측제공료일충신방법.
