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河流水质的预测模型研究
被引量：
19
1
作者
李莹
邹经湘
+1 位作者
张新政
蔡楠
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
2001年第2期139-142,209,共5页
东江惠州－东岸段河流水质直接影响着香港和深圳的淡水供应质量.本文根据东江水质自动监测系统的分布情况，提出了由上游水质预测下游水质和当前水质预测未来水质的两种基于自适应神经网络的东江惠州－东岸段水质预测建模方法，给出了...
东江惠州－东岸段河流水质直接影响着香港和深圳的淡水供应质量.本文根据东江水质自动监测系统的分布情况，提出了由上游水质预测下游水质和当前水质预测未来水质的两种基于自适应神经网络的东江惠州－东岸段水质预测建模方法，给出了基于正交多项式基的神经网络静、动态学习算法，在学习过程中可同时确定网络的拓扑结构和相应的正交多项式基，且无局部极值问题。仿真结果证明了该方法具有较高的预测精度，且方法简便、适用对象广泛。
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关键词
神经网络
水质预测
河流水质
环境监测
数学模型
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职称材料
题名
河流水质的预测模型研究
被引量：
19
1
作者
李莹
邹经湘
张新政
蔡楠
机构
广东工业大学电气工程与自动化系
哈尔滨
工业
大学
航天
工程与
力学系
华南环境科学研究所
出处
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
2001年第2期139-142,209,共5页
基金
国家自然科学基金!(69874005)
广东省环保局项目!(980010)
文摘
东江惠州－东岸段河流水质直接影响着香港和深圳的淡水供应质量.本文根据东江水质自动监测系统的分布情况，提出了由上游水质预测下游水质和当前水质预测未来水质的两种基于自适应神经网络的东江惠州－东岸段水质预测建模方法，给出了基于正交多项式基的神经网络静、动态学习算法，在学习过程中可同时确定网络的拓扑结构和相应的正交多项式基，且无局部极值问题。仿真结果证明了该方法具有较高的预测精度，且方法简便、适用对象广泛。
关键词
神经网络
水质预测
河流水质
环境监测
数学模型
Keywords
neural network
water quality prediction
orthogonal basis transfer function
分类号
X824 [环境科学与工程—环境工程]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
河流水质的预测模型研究
李莹
邹经湘
张新政
蔡楠
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
2001
19
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