【摘 要】
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为了更加科学地评价水体水质,采用GRNN神经网络对昆山某Ⅲ类功能的湖泊水体进行水质评价,同时与BP、单因子评价法进行对比分析,论证GRNN评价水质的可行性并分析水质污染特征
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为了更加科学地评价水体水质,采用GRNN神经网络对昆山某Ⅲ类功能的湖泊水体进行水质评价,同时与BP、单因子评价法进行对比分析,论证GRNN评价水质的可行性并分析水质污染特征。评价结果显示,当GRNN光滑因子为0.4时,训练误差为0.5%-4.7%,GRNN和BP水质评价结果相对误差为-0.4%-18.6%;水质评价结果表明,待评价水质不容乐观,刚好达到功能区标准或者已经超过功能区标准。一年中污染最重的是2、3月,污染最轻的是8月。该方法模型参数少、操作简单,能够反映综合水质状况,有助于管理人员通过复杂的监
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