BP网络模型在巢湖富营养化评价中的应用

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作者：梅长青 ; 王心源 ; 李文达 关键词：巢湖 ; 富营养化评价 ; BP网络模型 刊名：能源与环境 英文刊名：Energy and Environment 出版日期：2008-02-29 出版单位：能源与环境 机构：安徽师范大学环境科学学院,安徽师范大学国土资源与旅游学院,安徽师范大学环境科学学院 中国科学院-教育部-国家文物局联合实验室安徽省遥感考古工作站安徽芜湖241000,中国科学院-教育部-国家文物局联合实验室安徽省遥感考古工作站安徽芜湖241000,中国科学院-教育部-国家文物局联合实验室安徽省遥感考古工作站安徽芜湖241000 年：2008 期：01 基金：国家自然科学基金项目(40571162) ; 基金：安徽省自然科学基金项目(050450401) ; 基金：安徽省教育厅自然科学重点项目基金(03JL0091)联合资助。 CN：35-1272/TK ISSN：1672-9064 页：13-15 页数：3 分类号：X824;TP183 语种：中文; 文件大小：108K

摘要

根据人工神经网络的原理,综合考虑湖泊富营养化程度影响因素多,评价因素与富营养化等级之间关系复杂且非线性的特点,构建了一个能自动对湖泊富营养化程度作出正确评价的BP人工网络模型,分析了BP网络学习规则,并在巢湖富营养化评价中得到了应用。本研究结果显示:1997～2005年巢湖共出现4种营养类型,即中-富营养、富营养、重富营养、严重富营养化。在这几种营养类型中,富营养化区分布最广,约占全湖面积的71%,其次是重富营养化和严重富营养化,约占全湖面积的26.5%。
        

引文

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