基于T-S模糊神经网络的南京市水质评价方法研究

基于T-S模糊神经网络的南京市水质评价方法研究

论文摘要

地表水环境质量的六个评价指标作为评价因素,将南京市上游段水厂、中游水厂、下游水厂三个采样取水口,采集2013年1月~2018年每个季度的水体样本作为训练数据,利用模糊神经网络评价2013年~2018年南京市水质状况。实验证明:模糊神经网络有较好的自适应能力,能够准确的评价出南京市最近几年的水质变化,为能源计量在水质评价方面提供一定的理论依据。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 评价原理
  •   1.1 T-S模糊模型
  •   1.2 T-S模糊神经网络
  • 2 评价材料
  •   2.1 指标选择
  •   2.2 建模思路
  • 3 实例验证
  •   3.1 系统建模
  •   3.2 模糊神经网络训练
  •   3.3 准确性验证
  •   3.4 水质评价结果
  • 4 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 李磊,冯鑫

    关键词: 模糊,神经网络,水质评价

    来源: 计量与测试技术 2019年03期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑

    专业: 环境科学与资源利用

    单位: 南京市计量监督检测院

    分类号: X824

    DOI: 10.15988/j.cnki.1004-6941.2019.3.027

    页码: 88-90+95

    总页数: 4

    文件大小: 498K

    下载量: 285

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