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基于BP人工神经网络的磨盘山水库水质评价
文献摘要：
磨盘山水库水环境质量对哈尔滨市有重要意义.利用Matlab BP人工神经网络,并考虑到人工神经网络中的不足对其进行了改进.应用Powell-Beale共轭梯度法和traincgb算法进行网络训练,选取COD(化学需氧量)、pH值、溶解氧、NH3-N、电导率5种评价因子,对水库水质进行评价.结果表明磨盘山水库水质等级为Ⅰ级.改进后的算法提高了网络的稳定性和精准性.
文献关键词：
BP神经网络;共轭梯度法;评价因子;水质评价;磨盘山水库
中图分类号：
作者姓名：
庄清;杨旭;杜崇;王敏
作者机构：
黑龙江大学 水利电力学院,哈尔滨 150080
文献出处：
引用格式：
[1]庄清;杨旭;杜崇;王敏-.基于BP人工神经网络的磨盘山水库水质评价)[J].黑龙江大学工程学报,2022(03):21-24
A类：
磨盘山水库,Beale,traincgb
B类：
人工神经网络,水库水质,水质评价,水环境质量,哈尔滨市,Matlab,Powell,共轭梯度法,网络训练,COD,化学需氧量,溶解氧,NH3,电导率,评价因子,精准性
AB值：
0.18185
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