神经网络模型在黄河水质预报中的应用分析

袁健; 树锦

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为提高黄河水质预测的精度和实用性,引入神经网络技术建立黄河水质预测模型,采用LM(Levenberg-Marquardt)算法提高预测精度,并将模型应用于黄河小花段(小浪底-花园口段)的水质预测.预测结果表明,在建立黄河入河污染物和功能区水质的输入响应关系模型的实际应用中,神经网络模型和LM算法可以取得较好的预测效果.

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来源
《生态与农村环境学报》 |2008年第2期|49-5160|共4页
作者
袁健; 树锦;
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作者单位

河海大学,水利水电工程学院,江苏,南京,210098;

南京市水利规划设计院,江苏,南京,210016;

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正文语种 chi
中图分类环境保护管理;
关键词
神经网络模型; Levenberg-Marquardt算法; 水质预测;

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