基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的水質(zhì)預測及MATLAB實現(xiàn).pdf_第1頁
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文檔簡介

1、水資源短缺、水質(zhì)惡化已經(jīng)成為人類面臨的巨大威脅。近年來，水污染的防治工作中水質(zhì)預測已經(jīng)成為國內(nèi)外學者研究的重點之一。然而水環(huán)境污染過程的非確定性和高度非線性性，決定了水質(zhì)模型的復雜性和求解的困難，使傳統(tǒng)的方法和工具顯得力不從心。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ANN)是復雜非線性科學和人工智能科學的前沿，其在水質(zhì)預測方面的應用研究，目前在國內(nèi)外尚處于初級階段。本文在前人應用人工神經(jīng)網(wǎng)絡預測水質(zhì)的研究現(xiàn)狀基礎上，嘗試對該方面的學習研究工作進行有益

2、探索。文中對BP神經(jīng)網(wǎng)絡的結構及其算法進行了研究，為克服傳統(tǒng)BP網(wǎng)絡用于水質(zhì)預測的不足，采用了L-M算法改進的BP網(wǎng)絡來對數(shù)據(jù)進行學習訓練。 論文以西安市供水水源地--黑河為例，在分析研究區(qū)水環(huán)境概況、污染來源及其對水質(zhì)影響的基礎上，選用黑河的陳河及艾蒿坪兩個斷面1995～1996年奇數(shù)月份的水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)中的7項組成學習樣本，并對樣本數(shù)據(jù)進行了分析處理。建立了含一個隱含層的3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡，用MATLAB語言編寫程序并在MATL

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