中国科技信息
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중국과기신식
CHINA SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION
2011年
10期
56-57
,共2页
RBF%预测%水质
RBF%預測%水質
RBF%예측%수질
水质模拟预测是顺利实现水环境规划管理、水污染综合防治等任务不可缺少的基础工作.水理性水质模型虽考虑了影响水质变化的诸多因素,模拟预测效果较理想,但往往较复杂并需要大量基础资料与数据,使其进一步应用受到限制.基于RBF神经网络理论及其算法建立水质中四种污染物浓度的预测模型,应用结果表明,该方法可行,可以为水质污染预测提供一种有效的新手段.
水質模擬預測是順利實現水環境規劃管理、水汙染綜閤防治等任務不可缺少的基礎工作.水理性水質模型雖攷慮瞭影響水質變化的諸多因素,模擬預測效果較理想,但往往較複雜併需要大量基礎資料與數據,使其進一步應用受到限製.基于RBF神經網絡理論及其算法建立水質中四種汙染物濃度的預測模型,應用結果錶明,該方法可行,可以為水質汙染預測提供一種有效的新手段.
수질모의예측시순리실현수배경규화관리、수오염종합방치등임무불가결소적기출공작.수이성수질모형수고필료영향수질변화적제다인소,모의예측효과교이상,단왕왕교복잡병수요대량기출자료여수거,사기진일보응용수도한제.기우RBF신경망락이론급기산법건립수질중사충오염물농도적예측모형,응용결과표명,해방법가행,가이위수질오염예측제공일충유효적신수단.
