本文關(guān)鍵詞：幾種神經(jīng)網(wǎng)絡模型在湖庫富營養(yǎng)化程度評價中的應用，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：基于我國湖庫富營養(yǎng)化評價標準和RBF、GRNN、BP、Elman神經(jīng)網(wǎng)絡算法原理,分別構(gòu)建RBF等4種神經(jīng)網(wǎng)絡湖庫富營養(yǎng)化等級評價模型,采用內(nèi)插法構(gòu)造網(wǎng)絡訓練樣本,把我國湖庫富營養(yǎng)化評價等級臨界值作為評價樣本進行"預測",將"預測"結(jié)果作為湖庫富營養(yǎng)化程度評價等級的劃分依據(jù),對全國24個主要湖庫富營養(yǎng)化程度進行評價。結(jié)果表明:RBF、GRNN、BP、Elman神經(jīng)網(wǎng)絡模型對全國24個主要湖庫富營養(yǎng)化程度評價結(jié)果基本相同,表明研究建立的RBF等4種神經(jīng)網(wǎng)絡湖庫富營養(yǎng)化程度評價模型和評價方法均是合理可行的,其評價精度高,可為湖庫富營養(yǎng)化程度評價提供新的途徑和方法。同BP和Elman網(wǎng)絡算法相比,RBF與GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡模型不僅對湖庫富營養(yǎng)化程度評價結(jié)果完全相同,且模型具有收斂速度快、預測精度高、調(diào)整參數(shù)少(只有SPREAD參數(shù)),不易陷入局部極小值等優(yōu)點,可以更快地預測評價網(wǎng)絡,具有較大的計算優(yōu)勢。
【作者單位】： 云南省文山州水務局;
【關(guān)鍵詞】： 湖庫 富營養(yǎng)化評價 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡 GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡 BP神經(jīng)網(wǎng)絡 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡
【分類號】：X524
【正文快照】： 湖庫富營養(yǎng)化評價,就是通過與湖庫營養(yǎng)狀態(tài)有關(guān)的一系列指標及指標間的相互關(guān)系,對湖庫的營養(yǎng)狀態(tài)作出準確的判斷[3-4]。湖庫富營養(yǎng)化程度的表征和評價技術(shù)不僅能夠應用于湖庫科學、客觀的描述和評估,且對于湖庫的可持續(xù)管理和保護都具有重要意義。目前湖庫富營養(yǎng)化評價的方

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