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基于BP神经网络模型的水质评价方法探讨 总被引:13,自引:0,他引:13
运用人工神经网络理论和方法,建立了水质评价的BP神经网络模型,并对长治市10眼水井的地下水水质进行了评价,并与综合指数法、模糊综合评判法的评价结果进行了比较。结果表明,用BP神经网络模型评价水资源水质是可行的,为水资源水质评价提供了一个新的方法。 相似文献
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基于RS-TOPSIS法的地下工程岩体质量评价 总被引:2,自引:0,他引:2
将逼近理想解的排序法(TOPSIS)运用于地下工程岩体质量评价问题中,选用岩石质量指标、岩石单轴饱和抗压强度、岩体完整性系数、结构面强度系数和地下水渗水量5个影响因素作为地下工程岩体质量评价指标.基于粗糙集理论(RS),通过计算评价指标与评判结果的粗糙依赖度确定评价指标的重要性.以广州抽水蓄能电站1期地下工程岩体17组实测数据和13组插值数据作为学习样本,依据单指标分类区间下限构造5个不同等级的典型样本,通过计算典型样本与正理想解的相对贴近度来确定分类区间,建立RS-TOPSIS地下工程岩体质量评价模型,并逐一对30组学习样本进行回检,正判率为96.7%.将建立好的评价模型运用于该电站2期地下工程岩体质量评价.研究结果表明:采用地下工程岩体质量RS-TOPSIS评价方法获得的结果与突变基数法、BP神经网络法以及支持向量机法评价结果相吻合,该方法具有工程实用价值,可以运用于地下工程岩体质量评价. 相似文献
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运用人工神经网络的理论和方法,建立地下水水质评价的BP神经网络模型。根据《地下水质量标准》(GB/T14848—1993),通过训练该模型对昆明盆地实测12个孔隙水井的地下水水质进行评价,并与层次分析法的评价结果进行了比较。对比结果表明,用BP神经网络模型评价地下水水质是可行的,该模型训练速度快、精度高,能如实地评价地下水质情况。 相似文献
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应用人工神经网络理论与方法建立了地下水水质评价的BP神经网络模型,对涡北井田地下水水质进行了评价,并与灰色聚类结果进行了比较。结果表明,BP神经网络模型能很好地解决评价因子与水质等级间复杂的非线性关系,评价地下水水质简便可靠,预测精度高,具有通用性和客观性。 相似文献
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模拟退火神经网络模型在地下水质评价中应用 总被引:1,自引:0,他引:1
采用模拟退火算法与神经网络相结合的方法建立了地下水水质评价的SA-BP神经网络模型,并对阜新新邱露天煤矿地下水水质进行了评价.结果表明,模拟退火算法具有快速学习网络权重和全局搜索的超强能力,有效地解决了BP算法的局部收敛的问题.应用此方法评价地下水水质简便可靠,预测精度高,具有通用性和客观性等优点. 相似文献
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模糊数学综合评判法在地下水环境质量评价过程中存在隶属度和多指标综合运算规则选取等问题,该文结合地下水标准修正隶属度函数应用于晋江市地下水质量评价,并对比分析了修正后的4种运算规则的模糊数学综合评价结果及其内梅罗指数评价法结果存在的异同性,结合GIS技术与地统计,给出了研究区"加权平均型"地下水环境质量综合评价数字地面模型,分析结果得出目标区地下水环境质量综合评价结果整体处于良好水平,说明修正后的模型能更真实地反映地下水水质状况,有较高的应用价值. 相似文献
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地下水水质评价的人工神经网络方法 总被引:14,自引:0,他引:14
应用人工神经网络理论与方法建立了地下水水质评价的BP神经网络模型,对涡北井田地下水水质进行了评价,并与灰色聚类结果进行了比较。结果表明,BP神经网络模型能很好地解决评价因子与水质等级间复杂的非线性关系,评价地下水水质简便可靠,预测精度高,具有通用性和客观性。 相似文献
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基于遗传神经网络的环境质量评价方法是用遗传算法和BP算法相结合的混合算法来训练环境质量评价神经网络预测模型的权值,即先通过遗传学习算法进行全局训练,再用权重调整BP算法进行精确训练,这一算法克服了BP算法收敛速度慢、易陷入局部极小等缺陷,环境质量评价实例证明提高了预测精度.又将三种评价方法的评价结果进行对比,得到该方法的评价结果比传统的专家评价法的评价结果更加准确.因此该方法也为环境质量评价提供了一种新的研究思路和分析方法. 相似文献