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分析某水域连续三年的水质数据，建立了基于蚁群算法优化的BP神经网络的水质预测模型。其目的是预测该水域中其主要污染指标CODMn的含量并验证蚁群算法是否改善了原BP神经网络的水质预测水平．因此还利用了原BP神经网络对该水域中CODMn物质含量进行了预测．并比较分析了两种预测的实验结果．
基于蚁群优化的BP神经网络对于水质预测的应用
【摘 要】
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分析某水域连续三年的水质数据，建立了基于蚁群算法优化的BP神经网络的水质预测模型。其目的是预测该水域中其主要污染指标CODMn的含量并验证蚁群算法是否改善了原BP神经网络
【机 构】
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浙江海洋学院数理与信息学院
【出 处】
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闽南师范大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2014年1期
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