【摘 要】
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人工神经网络(ANN)是复杂非线性科学和人工智能科学的前沿,近年来,随着人工神经网络理论和应用技术的日益完善,慢慢地成为各个学科的研究热点。本文在较全面分析水质模拟模型
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人工神经网络(ANN)是复杂非线性科学和人工智能科学的前沿,近年来,随着人工神经网络理论和应用技术的日益完善,慢慢地成为各个学科的研究热点。本文在较全面分析水质模拟模型,及在分析阐述了ANN基本原理、优化算法的基础上,提出将ANN中的反向传播网络(即BP网络)引入水质模拟和水质预测领域,主要在水质模拟的人工神经网络建模方法及其在水质预测的应用方面做了些探索性的研究,为提高水质预测智能化水平作出努力。 本文根据对污染物在河流中迁移过程分段传递特征的分析,提出了模拟污染物在河流中迁移规律的串联ANN模型,根据这一建模思想,建立了BOD-DO耦合BP网络水质模拟模型,用Matlab中的神经网络工具箱对模型进行训练。实例研究表明:ANN模型对水质模拟的结果比一维水质模型模拟的结果精度更高,验证了串联ANN模型结构的有效性和正确性。 BOD-DO耦合BP网络水质模拟模型的优越性是不需要复杂的数学建模,能适应复杂的甚至是难以预料的条件变化,而且精度比传统模型要高,特别适应于解决多元非线性问题。
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