【摘 要】
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BP神经网络模型用于水质进行评价的研究已经很多,然而,传统的BP神经网络无法考虑相邻水质级别临界处的模型性,评价指标较多时运行速度慢,且训练样本少、代表性差,评价结果精
【机 构】
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佳木斯市河道管理处,东北农业大学水利与建筑学院
【基金项目】
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中国博士后科学基金(200945116);黑龙江省教育厅科学技术研究项目(11451022)
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BP神经网络模型用于水质进行评价的研究已经很多,然而,传统的BP神经网络无法考虑相邻水质级别临界处的模型性,评价指标较多时运行速度慢,且训练样本少、代表性差,评价结果精度不高。为此,建立了基于AM-MCMC算法的BP模型。利用AM-MCMC算法模拟足够的代表性好的样本以为BP网络训练所需,用于灌区的水质评价。实例研究表明,与传统的BP网络相比,基于AM-MCMC的BP评价结果与实际水质比较更为客观、合理。基于AM-MCMC的BP模型能考虑相邻水质级别临界处的模糊性,克服训练样本少的缺点生成足够的代表性好的
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