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基于神经网络的水环境监测数据融合处理与评价模型 被引量:1

Water environment Monitoring Data Fusion Based on Neural Network
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摘要 针对水环境的复杂性以及水质监测数据的多源性的特点,引入数据融合技术,从数据融合的角度,对四项常规的水质指标数据进行融合处理,建立相应的评价模型,并与常规的单因子评价方法进行比较,论证了从数据融合的角度对水质评价的可行性及有效性,以及本文建立的BP网络水质评价模型具有简单、客观性、处理不确定性等特点.
出处 《测试技术学报》 2004年第z5期195-198,共4页 Journal of Test and Measurement Technology
基金 国家自然科学基金资助项目(60374033),江苏省自然科学基金资助项目(BK2002064)
  • 相关文献

参考文献3

  • 1[1]Simeonov V., Stefanov S. and Tsakovski S.. Environmetrical treatment of water quality survey data from Yantra River, Bulgaria. Mikrochim. Acta, 2000, 134:15 - 21
  • 2[2]Loke E, Warnaars E. A., Jacobsen P., et al. Artificial neural networks as a fool in urban storm damage. Water Science & Technology, 1997, 36 (8-9): 101 - 110
  • 3黄胜伟,董曼玲.自适应变步长BP神经网络在水质评价中的应用[J].水利学报,2002,33(10):119-123. 被引量:62

二级参考文献2

共引文献61

同被引文献3

引证文献1

二级引证文献1

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