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基于卷积神经网络的水资源配置评价研究
文献摘要：
由于区域水资源配置效果的模糊性极强,为准确评价水资源配置方案的科学性,基于BP神经网络构建水资源配置评价模型.利用LM算法自适应修正BP神经网络权值,采用改进萤火虫算法确定网络模型的初始权值与阈值,由此构建高性能的BP神经网络水资源配置评价模型.以A市水资源配置方案为对象展开仿真评价测试,结果显示:BP神经网络模型评价结果与原有的灰色关联法评价结果趋同,基本可以准确评价水资源配置方案的合理性,对缓解社会水资源短缺有所贡献.
文献关键词：
BP神经网络;LM算法;水资源配置;灰色关联法;仿真评价
中图分类号：
作者姓名：
戴丽媛;沈长松
作者机构：
皖江工学院 水利工程学院,安徽 马鞍山 243031;马鞍山市丘陵地区水资源高效利用工程技术研究中心,安徽 马鞍山 243031;河海大学 水利水电学院,江苏 南京 210098
文献出处：
引用格式：
[1]戴丽媛;沈长松-.基于卷积神经网络的水资源配置评价研究)[J].浙江水利水电学院学报,2022(06):51-55
A类：
B类：
置评,区域水资源,模糊性,准确评价,水资源配置方案,网络构建,建水,LM,自适应修正,改进萤火虫算法,权值与阈值,仿真评价,评价测试,模型评价,灰色关联法,趋同,会水,水资源短缺
AB值：
0.255841
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