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BP神经网络(Back Propagation Network)在水体富营养化评价及预测中已广泛应用,但传统BP算法的收敛速度慢并易陷入局部最优. 提出了一种基于微粒群(PSO)算法的BP神经网络模型,利用PSO对神经网络的权值进行修正,优化神经网络结构及算法全局收敛性. 选择最能代表明湖水质状况的5号采样点作为研究对象,把2009年4月—2010年3月的月样本插值为周样本,对明湖ρ(Chla)的短期变化趋势进行了预测,并用6号采样点数据来验证网络的泛化能力. 比较分析基于PSO算法的新模型与传统BP算法模型的预测精度表明,新模型有效克服了传统算法的缺点,提高了网络的预测能力和学习能力. 相似文献
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人工湿地技术在景观水处理中的应用案例研究 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了人工湿地技术在景观水体处理中的工程应用具体实例.采用挺水植物、沉水植物和浮水植物组合配置的表面流人工湿地来净化直接排入景观水体的道路雨水;采用潜流人工湿地来处理易导致藻类暴发的支流河道循环水和补充水.连续4年的选择性跟踪监测证明,人工湿地技术在景观水体处理中具有良好的实际效果和应用推广价值. 相似文献
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