基于改进BP神经网络模型的苏帕河流域梯级电站水质综合评价
引入人工神经网络(ANN)理论,提出了水环境质量综合评价的改进BP神经网络模型,并编制了相应的程序.将模型运用于苏帕河流域梯级电站水质综合评价中,结果表明改进的BP神经网络模型通过变步长法和加入动量项的方法不仅可以减少训练的次数,避免网络训练陷入平坦区,还可以提高网络的精度,减小全局误差.与传统评价方法相比,本模型全面考虑多种因素,评价结果更为客观、合理;相应所开发的评价系统适应性强,通用性好,简单易用,具有优越性.
作 者： 王晓玲 段文泉 黄宁 陈夺峰 杨键 WANG Xiao-ling DUAN Wen-quan HUANG Ning CHEN Duo-feng YANG Jian 作者单位： 王晓玲,陈夺峰,WANG Xiao-ling,CHEN Duo-feng(天津大学,环境科学与工程学院,天津,300072)段文泉,黄宁,杨键,DUAN Wen-quan,HUANG Ning,YANG Jian(云南省地方电力投资有限公司,云南,昆明,650021)
刊 名： 水利水电技术 ISTIC PKU 英文刊名： WATER RESOURCES AND HYDROPOWER ENGINEERING 年，卷(期)： 2005 36(7) 分类号： X8 关键词： 水质综合评价 改进BP神经网络模型 苏帕河流域 梯级电站