摘要
本文建立了一个RBF人工神经网络,并探索用于湖泊富营养化程度评价的可行性,同时提出了一种简便、快速的训练RBF网络的最小二乘算法(RBFLS算法).在12个湖泊富营养化程度评价中的应用成果表明,本文提出的RBF网络及其算法是合理、可行、能用的.
In this paper,a model for evaluating the lake eutrophicaiton has been presented by using a three layer forward radial basis function artificial neural network(RBFANN) and a least squares estimation algorithm for RBFANN(RBF LS algorithm)has been developed.The results of using this model to 12 lakes show that the method possesses reasonability,objectivity,generality and practicality for lake eutrophication evaluation.
出处
《水利学报》
EI
CSCD
北大核心
1997年第10期72-76,82,共6页
Journal of Hydraulic Engineering
基金
国家自然科学基金
关键词
湖泊
富营养化
评价
神经网络
径向基函数
lake eutrophication,evaluation,artificial neural network,radial basis function.