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改进的BP神经网络模型在辽宁中部河流水质预测中的应用研究
被引量:
6
1
作者
郑鹏
《吉林水利》
2017年第2期18-21,共4页
本文采用改进的BP神经网络模型对辽宁中部某河流水质进行预测。结果表明:改进的BP神经网络模型引入横向和纵向伸缩修正系数对模型梯度函数进行改进,提高传统BP模型收敛和计算精度。在区域河流水质预测精度明显好于传统模型,预测的河流...
本文采用改进的BP神经网络模型对辽宁中部某河流水质进行预测。结果表明:改进的BP神经网络模型引入横向和纵向伸缩修正系数对模型梯度函数进行改进,提高传统BP模型收敛和计算精度。在区域河流水质预测精度明显好于传统模型,预测的河流水质总氮指标值相对误差均值明显减少,月尺度过程相关系数有较大提高。
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关键词
改进的BP神经网络模型
水平和横向伸缩修正系数
水质预测
辽宁中部河流
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职称材料
题名
改进的BP神经网络模型在辽宁中部河流水质预测中的应用研究
被引量:
6
1
作者
郑鹏
机构
辽宁省葫芦岛水文局
出处
《吉林水利》
2017年第2期18-21,共4页
文摘
本文采用改进的BP神经网络模型对辽宁中部某河流水质进行预测。结果表明:改进的BP神经网络模型引入横向和纵向伸缩修正系数对模型梯度函数进行改进,提高传统BP模型收敛和计算精度。在区域河流水质预测精度明显好于传统模型,预测的河流水质总氮指标值相对误差均值明显减少,月尺度过程相关系数有较大提高。
关键词
改进的BP神经网络模型
水平和横向伸缩修正系数
水质预测
辽宁中部河流
Keywords
improved BP neural network model
horizon and lateral shrinkage correction coefficient
water quality prediction
分类号
P342 [天文地球—水文科学]
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作者
出处
发文年
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1
改进的BP神经网络模型在辽宁中部河流水质预测中的应用研究
郑鹏
《吉林水利》
2017
6
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