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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)水質(zhì)預(yù)測模型研究
水質(zhì)預(yù)測物理模型在水環(huán)境保護中起著十分重要的作用,然而由于模型的參數(shù)識別問題,使其應(yīng)用受到很大局限.對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network,簡稱ANN)水質(zhì)預(yù)測建模作了初步研究.用試錯法,以訓(xùn)練時間和測試誤差兩項指標(biāo)為依據(jù),對比分析三層、四層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),認(rèn)為ANN模型適應(yīng)于水質(zhì)預(yù)測建模,并提出了適合的模型結(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí)速率、傳遞函數(shù).
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