模糊神经网络在水环境质量评价中的应用
为了保证城镇居民饮水安全,针对水质分级标准存在的模糊性,引入模糊神经网络理论,建立水环境质量评价模型。选取吉林省白山市白云峰水库为研究区,通过调查采样选定6处监测点,将其模型评价结果与尼梅罗综合指数法的评价结果进行对比分析。结果显示,模糊神经网络评价水环境质量是可行的,水质评价结果精度更准确,打破了传统方法的局限性。模糊神经网络模型具有较强的学习能力,能够提高地下水水质评价的准确性,为日后保护和管理水环境提供了科学依据。
模糊神经网络、水环境质量评价、监测点
TP18(自动化基础理论)
2014-08-23(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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