几种神经网络模型在湖库富营养化程度评价中的应用

发布时间：2017-05-08 13:12

  本文关键词：几种神经网络模型在湖库富营养化程度评价中的应用，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：基于我国湖库富营养化评价标准和RBF、GRNN、BP、Elman神经网络算法原理,分别构建RBF等4种神经网络湖库富营养化等级评价模型,采用内插法构造网络训练样本,把我国湖库富营养化评价等级临界值作为评价样本进行"预测",将"预测"结果作为湖库富营养化程度评价等级的划分依据,对全国24个主要湖库富营养化程度进行评价。结果表明:RBF、GRNN、BP、Elman神经网络模型对全国24个主要湖库富营养化程度评价结果基本相同,表明研究建立的RBF等4种神经网络湖库富营养化程度评价模型和评价方法均是合理可行的,其评价精度高,可为湖库富营养化程度评价提供新的途径和方法。同BP和Elman网络算法相比,RBF与GRNN神经网络模型不仅对湖库富营养化程度评价结果完全相同,且模型具有收敛速度快、预测精度高、调整参数少(只有SPREAD参数),不易陷入局部极小值等优点,可以更快地预测评价网络,具有较大的计算优势。
【作者单位】： 云南省文山州水务局;
【关键词】： 湖库 富营养化评价 RBF神经网络 GRNN神经网络 BP神经网络 Elman神经网络
【分类号】：X524
【正文快照】： 湖库富营养化评价,就是通过与湖库营养状态有关的一系列指标及指标间的相互关系,对湖库的营养状态作出准确的判断[3-4]。湖库富营养化程度的表征和评价技术不仅能够应用于湖库科学、客观的描述和评估,且对于湖库的可持续管理和保护都具有重要意义。目前湖库富营养化评价的方

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本文编号：351226