【摘 要】
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本文首次构建了用于天然河流水质分析的概率神经网络(PNN)水质评价模型.该模型克服了误差反向传播(BP)网络收敛速度缓慢、训练受初值的影响而收敛于局部最优解以及径向基
【机 构】
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温州半岛工程建设总指挥部;清华大学水利水电工程系清华大学水利水电工程系
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本文首次构建了用于天然河流水质分析的概率神经网络(PNN)水质评价模型.该模型克服了误差反向传播(BP)网络收敛速度缓慢、训练受初值的影响而收敛于局部最优解以及径向基函数(RBF)网络的输出结果不能消除训练样本间重叠与交错的影响等传统神经网络模型的主要缺陷.通过与灰关联模型和多目标决策模型等传统水质评价模型进行对比性分析,验证了模型的合理性与可靠性。
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