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[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
冯杰 邢贞相 闫海 付强
BP神经网络模型用于水质进行评价的研究已经很多,然而,传统的BP神经网络无法考虑相邻水质级别临界处的模糊性,评价指标较多时运行速度慢,且由于训练样本少和代表性差,评价结果精度不高。建立了基于AM-MCMC算法的RAGA-BP模型,利用RAGA能够选出最优的BP网络初始结构;AM-MCMC算法模拟足够的代表性好的样本为BP网络训练所需,用于灌区的水质评价。实例研究表明,与传统的BP网络相比,基于AM-MCMC的RAGA-BP网络收敛速度提高约20%,评价结果与实际水质比较更为客观、合理。基于AM-MCMC的RAGA-BP模型能考虑相邻水质级别临界处的模糊性,克服训练样本少的缺点生成足够的代表性好...
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
付永锋 张建 罗光明 赵基花 沈冰
在阐述人工神经网络基本原理的基础上,提出了地下水水质评价的BP网络模型。并分别利用BP网络模型与传统的模糊综合评判法对新疆和田地区地下水水质进行了评价,结果表明,BP网络模型不仅计算简便,而且具有较高的计算精度。
[期刊] 自然资源学报
[作者]
董艳慧 周维博 赖坤容 脱云飞 李英 安鑫 郑云云 王磊
为了检验概率神经网络在地下水水质评价中的适用性,论文分别采用综合评价法和概率神经网络评价法对西安地区地下水水质进行了评价,结果表明概率神经网络法能综合考虑各因子对水质的影响,剔除不良数据造成的干扰,能很好地反应地下水的水质状况。同时分析了西安地区地下水水质变化趋势和空间分布情况,结果显示:西安地区地下水水质年际变化不大,大部分地区水质较好;2001~2004年潜水多为Ⅱ类和Ⅲ类水,承压水多为Ⅰ类水。
[期刊] 上海海洋大学学报
[作者]
范志锋 王丽卿 陈林兴 李燕 彭自然 季高华
根据2004-2007年淀山湖水质参数逐月的实测结果,应用水质标识指数法对淀山湖水环境状况分别进行单因子评价和综合评价。结果表明:2004-2007年期间,淀山湖综合水质标识指数年均值分别为4.342、4.342、4.442和4.852,水质处于IV类水,与饮用水源功能目标相差2个级别;主要污染因子为总氮(TN)、总磷(TP)、氨氮(NH3-N)和叶绿素a等,相应的水质标识指数均值分别为6.84、6.14、6.04和4.72,溶解氧标识指数为1.60,始终达到水源功能要求。4年期间,各站点综合水质标识指数平均值最高出现在急水港进水口(St5),为5.053;最低值出现在湖心(St4),为4.5...
关键词：
淀山湖 水质标识指数 水质评价
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
谷建强 张文 朱凡 陈峰 苏光云 祁亨年
浙江省临安市青山湖主要用于旅游业、农业灌溉及饮用水源等多种用途，而周边旅游业、工业等方面的发展可能使得它存在受污染的风险，通过水质评价来了解青山湖水环境质量状况具有重要的意义。以２００９－２０１３年临安市青山湖水质采样数据为基础，采用传统的综合水质标识指数法对青山湖水质进行综合评价，并结合３种赋权法对指标权重进一步优化处理，通过污染成因分析初步得出各支流对青山湖水库水质污染贡献情况。结果表明：青山湖化学需氧量、氨氮的单因子水质标识指数平均达到Ⅱ类水质标准，符合青山湖水质功能区划分等级要求；总氮、总磷、叶绿素ａ的单因子水质标识指数平均大于Ⅲ类水质，为主要污染物；基于主成分分析赋权的综合水质标识指．．．
[期刊] 国土资源科技管理
[作者]
钱丽敏 程素娜 张永彬
将BP神经网络应用于城市土地集约利用评价研究中,可以排除人为设定权重的主观因素对评价结果的影响,能够准确评价土地集约利用类别,使评价结果更加客观、科学、合理。将评价等级分为集约利用、适度利用、低度利用和粗放利用,从土地利用、土地投入、土地产出三方面,选择9个评价指标构建评价指标体系,并利用MATLAB中实现的人工神经网络模型对唐山市土地进行集约利用评价。结果显示:唐山市低度利用的土地占26.4%,适度利用的土地面积占22.7%,集约利用的土地占40.6%,过度利用的土地占10.3%,土地利用强度较低,还有一定的挖掘潜力。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
陈琳 刘俊民 刘小学
【目的】针对地下水水质评价中影响因素的模糊性和各因素与评价等级之间的不确定性等问题,采用支持向量机模型进行地下水水质评价研究,改进地下水水质评价方式。【方法】应用非线性支持向量机模型中的分类支持向量机,选用Gauss核函数,以羊毛湾灌区部分水井的水质资料为研究对象,进行地下水水质评价,并利用综合指数法和BP人工神经网络法对评价结果进行验证。【结果】羊毛湾灌区水质评价结果显示,该区地下水资源已被污染,需要进行保护性开发。3种方法的评价结果较为相似,但相较于综合指数法,支持向量机计算速度较快,易于通过计算机实现;相较于标准BP人工神经网络模型,支持向量机的评价精度较高,收敛速度较快,且所需参数较少...
关键词：
支持向量机 地下水 水质评价
[期刊] 海洋渔业
[作者]
张忭忭 庄平 王云龙 罗民波 付熙徐 吴开军
长江口东滩湿地是重要的自然保护区,该水域水质评价对保护该地区的生态环境非常重要。海水水质的评价涉及到化学需氧量、有害元素含量等多因素,本文基于T-S模糊神经网络,根据海水水质标准对2010年5月东滩湿地保护区水域的海水水质进行评价,为长江口的水生物和环境保护建立了可行的评判机制。
[期刊] 渔业科学进展
[作者]
徐勇 赵俊 过锋 乔向英 张艳 陈聚法
水体环境包含多个影响因素,因素间大多具有非线性相关性,为了能够客观地对大沽河湿地海水水质进行综合评价,以神经网络为基础,利用溶解氧、化学需氧量、无机氮、活性磷酸盐、石油类5个指标作为评价因子,建立了5×5×1拓扑结构的BP人工神经网络模型,通过该模型对大沽河湿地水质进行综合评价。同时采用单因子评价方法、内梅罗指数法对该海域环境状况进行评价,以期更好的对比评价BP人工神经网络模型的优缺点。BP人工神经网络模型评价结果显示,大沽河河道内站点的水质均为劣Ⅳ类水质,入海河流断面及其周边海域也达到了Ⅲ类及以上水质标准。调查海域无机氮含量超标严重,劣Ⅳ类及以上站位的数量占总调查站位的59.3%,富营养化状...
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
马玲玲 周林飞 王铁良
选取我国地表水环境质量标准(GB3838-2002)作为学习样本,建立了水质综合评价的3层BP神经网络模型,选取溶解氧、生化需氧量、高锰酸盐指数、氨氮、总氮、总磷6个指标为评价因子,在MATLAB平台中对大伙房水库7个主要监测断面进行水质综合评价。结果表明:入库河流中,浑河和苏子河水质级别为Ⅲ级,污染较严重,主要为氮素污染,社河断面水质虽为Ⅱ级,但有接近Ⅲ级的风险。库区内各断面及出库口水质均为Ⅱ级,总体水质较好,但总氮含量仍偏高。
[期刊] 上海海洋大学学报
[作者]
余根鼎 江敏 李利 黄央央 吴昊 邢斌
于2006年5-10月间对上海杨浦区部分景观水体的水质状况进行了调查,同时选用模糊综合评价方法对其现状进行了评价。评价过程中,重点对传统的模糊综合评判法进行了修正,对传统的评价因子、权重及算子的选择都进行了修正;将频率统计法用于评价因子的选择,克服了传统选择法的感性和不科学性;对权重的选择进行了创新性的修正,采用"相对距离法"确定了评价因子的权重,使之更为科学。选择了3种算子相结合的方法获得最终的算子,避免了偶然性,使结果更为准确。评价结果显示,此次调查区域内景观水体水质总体不容乐观,多数采样点以Ⅳ类和Ⅴ类水为主,分别占14.29%和80.95%;总体上,Ⅴ类水出现比例随温度升高而增大;公园水...
关键词：
景观水体 模糊综合评价法 水质评价
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
王铁良 陈曦 苏芳莉 芦晓峰 陈发先 刁一峰
将模糊数学原理引入到湿地水质评价中,建立适合双台河口湿地的评价体系。利用模糊综合评判方法,对2010年双台河口湿地汛期水质进行综合评价。评价结果表明:核心区的最大隶属度为0.393,水质等级为Ⅲ级;缓冲区的最大隶属度为0.475,水质等级为Ⅳ级;试验区的最大隶属度为0.557,水质等级为Ⅳ级。从试验区、缓冲区到核心区,水体基本有逐渐转好的趋势,说明湿地对污染物具有一定的净化能力。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
钱芝网
供应商选择评价方法是否得当,将直接决定企业所选供应商的优劣,并将最终影响到整个供应链的竞争能力。首先基于21世纪采购环境的变化及其对采购供应提出的新要求,结合前人的研究成果,构建了供应商选择评价指标体系,并对这些指标的内涵进行了分析。考虑到供应商选择指标之间呈现出复杂的非线性关系,而诸多的评价方法中,唯有人工神经网络具有独特的非线性适应性信息处理能力,据此论文以此为工具,运用前向神经网络中的BP神经网络设计了一套算法,并基于该算法建立了供应商选择评价模型,最后进行了实例分析。结果表明,运用这一评价模型来选择应商,能较好地避免其他方法人为计取权值和相关系数过程中的主观影响和不确定性,选择的结果比...
[期刊] 商业研究
[作者]
汪克亮 杨力 查甫更
在研究网络营销本质及其绩效特征的基础上,建立企业网络营销绩效评价指标体系并采用BP神经网络建立评价模型。为了克服传统BP神经网络容易陷入局部极小、收敛速度慢的缺点,通过采用LM算法和学习速率的自适应调整来建立新型的BP神经网络,利用模糊综合评价法生成训练样本。该评价模型有效地利用了BP神经网络的优点,避免了评价过程的人为失误。仿真试验表明,该模型取得了较好的效果。
[期刊] 企业经济
[作者]
李全亮
人工神经网络是近年来在经济景气分析、经济时间序列预测、组合证券优化、股票预测等领域广泛应用的一种人工智能技术,取得了良好的效果。本文提出了一种综合共轭梯度和自适应变步长的改进BP算法,并利用改进的BP算法建立了税收预测模型,通过与传统回归分析预测方法结果的比较,证明了该算法收敛速度快,学习精度高,而且有效地避免了常规BP算法的局部极小值问题。
关键词：
人工神经网络 BP算法 税收预测
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