改进的人工神经网络模型在湖泊富营养化评价中的应用——以武汉市南湖为例
本文首先提出了一种归一化效用函数,把不同类型,不同量纲的原始值转化到”-1,1”区间,使神经网络更容易学习和训练;然后对BP人工网络算法进行若干改进;接着通过生成样本训练得出网络的权值和阈值,并运用于南湖历年夏季富营养化评价,结果表明,BP网络用于湖泊富营养化评价适应性强,方法可行,结果合理.
人工神经网络 效用函数 湖泊富营养化评价
邱炳文 周勇 李学垣
福州大学地球信息与科学技术研究所(福州) 华中农业大学亚热带土壤资源与环境农业部开放实验室(武汉)
国内会议
北京
中文
715-718
2002-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）