本文關(guān)鍵詞：典型礦山化學(xué)藥劑與重金屬復(fù)合污染的成因與遷移規(guī)律研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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文獻(xiàn)名稱：BOD-DO耦合BP網(wǎng)絡(luò)水質(zhì)模擬模型的建立及其應(yīng)用研究

    前言：,及在分析闡述了ANN基本原理、優(yōu)化算法的基礎(chǔ)上,提出將ANN中的反向傳播網(wǎng)絡(luò)(即BP網(wǎng)絡(luò))引入水質(zhì)模擬和水質(zhì)預(yù)測(cè)領(lǐng)域,主要在水質(zhì)模擬的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法及其在水質(zhì)預(yù)測(cè)的應(yīng)用方面做了些探索性的研究,為提高水質(zhì)預(yù)測(cè)智能化水平作出努力。 本文根據(jù)對(duì)污染物在河流中遷移過程分段傳遞特征的分析,提出了模擬污染物在河流中遷移規(guī)律的串聯(lián)ANN模型,根據(jù)這一建模思想,建立了BOD-DO耦合BP網(wǎng)絡(luò)水質(zhì)模擬模型,用Matlab中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練。實(shí)例研究表明:ANN模型對(duì)水質(zhì)模擬的結(jié)果比一維水質(zhì)模型模擬的結(jié)果精度更高,驗(yàn)證了串聯(lián)ANN模型結(jié)構(gòu)的有效性和正確性。 BOD-DO耦合BP網(wǎng)絡(luò)水質(zhì)模擬模型的優(yōu)越性是不需要復(fù)雜的數(shù)學(xué)建模,能適應(yīng)復(fù)雜的甚至是難以預(yù)料的條件變化,而且精度比傳統(tǒng)模型要高,特別適應(yīng)于解決多元非線性問題。
    Artificial Neural Network (ANN) is the forefront of complex non-linear science and artificial intelligence science. In recent years, with increasingly perfect of ANN theory and applied technology, ANN is gradually becoming the focal point of every subject. Based on general analysis of water quality simulant model, basic principle of ANN and optimized arithmetic, the paper suggested introduce Back—Propagation Network(BP network) into the field of water quality simulation and water quality forecast. The paper...

文獻(xiàn)名稱 BOD-DO耦合BP網(wǎng)絡(luò)水質(zhì)模擬模型的建立及其應(yīng)用研究

Article Name
英文(英語)翻譯 Establishment of BOD-DO Water Quality Simulant Model Coupling with BP Neural Network and Study on Its Application;

作者 劉道根; 導(dǎo)師:黃種買;

Author

作者單位
Author Agencies 武漢大學(xué);

文獻(xiàn)出處
Article From 中國(guó)科學(xué)院上海冶金研究所; 材料物理與化學(xué)(專業(yè)) 博士論文 2000年度

關(guān)鍵詞 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); BP網(wǎng)絡(luò); 水質(zhì)模擬; 水質(zhì)預(yù)測(cè);

Keywords Artificial Neural Network;Back—Propagation Network;water quality simulation;water quality forecast;

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  本文關(guān)鍵詞：典型礦山化學(xué)藥劑與重金屬復(fù)合污染的成因與遷移規(guī)律研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。