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长江口河水氯离子浓度指标值的建模与预报
被引量：
1
1
作者
潘仁良
王新伟
茅志昌
《华东师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2003年第2期62-67,共6页
长江口宽度大叉道多,影响潮流运动的因素错综复杂,且各种变化量的实测资料有限,面对如此一个复杂的非线性随时间变化且实测资料有限的系统,利用传统的方法分析研究系统的建模、预报有一定的强求和困难。作者尝试利用在八十年代后期得到...
长江口宽度大叉道多,影响潮流运动的因素错综复杂,且各种变化量的实测资料有限,面对如此一个复杂的非线性随时间变化且实测资料有限的系统,利用传统的方法分析研究系统的建模、预报有一定的强求和困难。作者尝试利用在八十年代后期得到飞速发展的人工神经网络现代技术分析研究长江口河水氯离子浓度指标值的动态变化规律。所采用的模型集是多层映射的BP神经网络,利用长江口水文观察站的水文观察资料,采用误差反向传播学习方法来调整BP网络参数连接权值和节点阀值。经过训练学习后的BP神经网络输出与量测输出是非常接近的。并考虑三峡水库建成后有不同的调水方案,用得到的BP神经网络模型分别来预报长江口河水日平均氯离子浓度值的变化情况,所得结果供上海有关部门及自来水公司作决策参考。
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关键词
氯离子浓度
BP神经网络
反向传播学习训练
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职称材料
题名
长江口河水氯离子浓度指标值的建模与预报
被引量：
1
1
作者
潘仁良
王新伟
茅志昌
机构
华东师范大学数学系
华东师范大学计算机系
华东师范大学河口海岸研究所
出处
《华东师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2003年第2期62-67,共6页
基金
上海市重点学科建设项目
文摘
长江口宽度大叉道多,影响潮流运动的因素错综复杂,且各种变化量的实测资料有限,面对如此一个复杂的非线性随时间变化且实测资料有限的系统,利用传统的方法分析研究系统的建模、预报有一定的强求和困难。作者尝试利用在八十年代后期得到飞速发展的人工神经网络现代技术分析研究长江口河水氯离子浓度指标值的动态变化规律。所采用的模型集是多层映射的BP神经网络,利用长江口水文观察站的水文观察资料,采用误差反向传播学习方法来调整BP网络参数连接权值和节点阀值。经过训练学习后的BP神经网络输出与量测输出是非常接近的。并考虑三峡水库建成后有不同的调水方案,用得到的BP神经网络模型分别来预报长江口河水日平均氯离子浓度值的变化情况,所得结果供上海有关部门及自来水公司作决策参考。
关键词
氯离子浓度
BP神经网络
反向传播学习训练
Keywords
the density of Chlorine ion
BP neural network
back-propagation training
分类号
O29 [理学—应用数学]
X143 [环境科学与工程—环境科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
长江口河水氯离子浓度指标值的建模与预报
潘仁良
王新伟
茅志昌
《华东师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2003
1
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参考文献
引证文献
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