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运用人工神经网络中的RBF网络算法,建立一种新的湖库水质富营养化程度评价模型.对我国污染差异分布广泛的12个湖库的水质富营养程度评价数据中的10组作为训练样本进行网络的建立,剩余2组用于网络的检验.结果表明:该方法建立的评价模型比文献[1]利用多元统计分析方法建立的评价模型更加简便有效.
基子RBF神经网络的湖库水质富营养化程度评价模型
【摘 要】
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运用人工神经网络中的RBF网络算法,建立一种新的湖库水质富营养化程度评价模型.对我国污染差异分布广泛的12个湖库的水质富营养程度评价数据中的10组作为训练样本进行网络的
【机 构】
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北京科技大学应用科学学院
【出 处】
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环境工程
【发表日期】
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2004年期
【基金项目】
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国家自然科学基金
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