基于概率神经网络的指标规范值的水质评价模型
为了建立地表水、地下水和富营养化3类水体共同适用的概率神经网络的水质评价模型,适当设定3类水体各项指标参照值及指标值的规范变换式,使3类水体不同指标的同级标准规范值差异尽可能小,从而各指标都可用同一个“等效”规范指标替代,因此,概率神经网络隐层各类模式的基函数中心矢量的各指标分量值可视作是相同的,即都等于同级标准所有72项指标规范值的均值.基于概率神经网络的指标规范值表示的水质评价模型用于3类水体评价实例检验,验证了该模型的普适性、简洁性和实用性.
指标规范值、规范变换、概率神经网络、水质评价
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X9 ;TS2
国家自然科学基金重点项目51209024
2016-01-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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