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应用BP神经网络方法,建立了多孔介质参数与弥散参数之间的非线性映射关系.为加速网络的收敛速度,采用了局部学习率自适应的DBD(deltar-bar-delear)算法.通过对Klozt的部分实验数据进行训练和检验表明,神经网络方法具有预测精度较高、自学能力强、考虑不定性能力强等特点.
水污染对流弥散数学模型中弥散参数神经网络模拟
【摘 要】
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应用BP神经网络方法,建立了多孔介质参数与弥散参数之间的非线性映射关系.为加速网络的收敛速度,采用了局部学习率自适应的DBD(deltar-bar-delear)算法.通过对Klozt的部分实
【出 处】
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中国科学技术大学学报
【发表日期】
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2004年z1期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(50374041)
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