对误差反向传播(error back propagation,简称BP)人工神经网络在水质评价中应用的原理进行了分析,并将其应用于地下水质量评价。首先,利用MATLAB7的神经网络工具箱,根据GB/T 14848-93《地下水质量标准》,构建出10-11-5三层结构的BP人工...对误差反向传播(error back propagation,简称BP)人工神经网络在水质评价中应用的原理进行了分析,并将其应用于地下水质量评价。首先,利用MATLAB7的神经网络工具箱,根据GB/T 14848-93《地下水质量标准》,构建出10-11-5三层结构的BP人工神经网络模型,并对某油田区的地下水水质进行了评价,进而将评价结果与内梅罗指数法的评价结果进行了对比分析。结果表明:BP人工神经网络模型能更真实地反映研究区地下水质量状况,评价结果客观、准确、合理,将其应用于地下水质量评价时适应性更强,计算简便,在该领域有一定的实用价值和应用前景。展开更多
文摘对误差反向传播(error back propagation,简称BP)人工神经网络在水质评价中应用的原理进行了分析,并将其应用于地下水质量评价。首先,利用MATLAB7的神经网络工具箱,根据GB/T 14848-93《地下水质量标准》,构建出10-11-5三层结构的BP人工神经网络模型,并对某油田区的地下水水质进行了评价,进而将评价结果与内梅罗指数法的评价结果进行了对比分析。结果表明:BP人工神经网络模型能更真实地反映研究区地下水质量状况,评价结果客观、准确、合理,将其应用于地下水质量评价时适应性更强,计算简便,在该领域有一定的实用价值和应用前景。
