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| 基于人工神经网络样本优化法识别的河流溶解氧模型 | |
| 引用本文： | 陈丽华,马生全,李丽.基于人工神经网络样本优化法识别的河流溶解氧模型[J].海南师范大学学报(自然科学版),2008,21(4):372-376. |
| 作者姓名： | 陈丽华 马生全 李丽 |
| 作者单位： | 1. 西北民族大学实验中心,甘肃,兰州,730030 2. 海南师范大学数学与统计学院,海南海口,571158 3. 西北民族大学化工学院,甘肃,兰州,730030 |
| 基金项目： | 国家教育部"春晖"计划 |
| 摘 要： | 以影响河流溶解氧的3个重要因素(流量、水温、pH)建立了基于L-M算法的BP神经网络模型,用此模型可成功预测黄河水中溶解氧(DO)的浓度.过程中选取四种方法对学习样本进行预处理,利甩处理后的数据训练网络.结果表明采用方法四归一化后的数据预测DO含量效果最好,同时表明线性插值后学习样本的大小对网络预测的精密度有较大提高. |
| 关 键 词： | 人工神经网络 Levenberg-Marpuardt算法 溶解氧(DO) 归一化 线性插值 |
A model to evaluate do of river based on artificial neural network and stylebook |
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| Chen Lihua,Ma Shengquan,LI Li.A model to evaluate do of river based on artificial neural network and stylebook[J].Journal of Hainan Normal University:Natural Science,2008,21(4):372-376. | |
| Authors: | Chen Lihua Ma Shengquan LI Li |
| Abstract: | |
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