地面水质评价的RBF神经网络方法

摘要：

借助神经网络方法处理非线性问题的优势,采用径向基函数(RBF)来构造多层前馈BP神经网络.根据某流域水系的水质监测的数据,建立一个对地面水质进行判别的多层前馈网络数学模型.以地面水质污染主要的7项指标为训练样本,利用该网络对水质进行评价,并将计算结果与其它方法进行比较分析.结果表明,该方法收敛速度较快,预测精度很高,效果优于其它方法.

关键词：人工神经网络、BP网络、RBF网络、水质评价

所属期刊栏目：22

分类号：X824(环境质量分析与评价)

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：51-54