改进的人工神经网络模型在湖泊富营养化评价中的应用——以武汉市南湖为例

摘要

本文首先提出了一种归一化效用函数,把不同类型,不同量纲的原始值转化到[-1,1]区间,使神经网络更容易学习和训练;然后对BP人工网络算法进行若干改进;接着通过生成样本训练得出网络的权值和阈值,并运用于南湖历年夏季富营养化评价,结果表明,BP网络用于湖泊富营养化评价适应性强,方法可行,结果合理.