安徽省高等学校青年教师科研项目(2005jq1058)
- 作品数：2 被引量：55H指数：2
- 相关作者：邓大鹏花日茂汤锋李学德更多>>
- 相关机构：巢湖市环境保护监测站安徽农业大学更多>>
- 发文基金：安徽省高等学校青年教师科研项目更多>>
- 相关领域：环境科学与工程更多>>
- 基于神经网络简单集成的湖库富营养化综合评价模型被引量：16
- 2007年
- 根据中国水利部推荐的地表水富营养化控制标准,以叶绿素a、总磷、总氮、化学需氧量和透明度为评价指标,采用线性插值方法生成均匀分布的训练样本,建立了用于湖泊、水库富营养化综合评价的神经网络简单集成模型,其个体网络采用反向传播网络。通过递增法分别确定个体网络隐含层节点数为3,集成规模为40。所有个体网络均采用弹性反传训练算法和带动量的梯度下降学习算法。将该模型应用于巢湖富营养化综合评价,结果表明该模型有效消除了单个反向传播神经网络对初始网络权重的敏感性,泛化能力得到显著的提高。该模型的评价结果与综合营养状态指数法差异极显著,而与插值评分法差异不显著;但相关性较高,相关系数分别为0.9406和0.8891。通过对比分析,表明该模型较好地归纳了评价标准中的潜在评价规则,评价结果客观、可靠。
- 邓大鹏刘刚李学德花日茂汤锋
- 关键词：富营养化神经网络集成泛化能力
- 湖泊富营养化综合评价的坡度加权评分法被引量：40
- 2006年
- 通过对地表水富营养化评价标准的分析,发现对于同一评价指标10个区间的坡度不同,表明同一评价指标的权重分配应随其测定值的大小而动态改变.基于该思想,在插值评分法的基础上提出了一个新的湖泊富营养化综合评价方法———坡度加权评分法.对评价标准中各评价指标和营养状态分值的界值数据分别进行标准化处理,以消除量纲的影响;利用处理后的界值数据可以计算得到各评价指标在不同分级区间的坡度.应用该方法评价湖泊营养状态时,首先根据各评价指标测定值在评价标准中所处的区间,通过线性插值方法计算各评价指标的营养状态分值,并记录各指标测定值所处区间的坡度;再根据各指标对应的区间坡度计算各指标的权重,然后根据各指标的权重和营养状态分值,加权平均得到综合营养状态分值.该方法利用评价标准中各评价指标的区间坡度信息,实现了各评价指标权重的动态分配,符合富营养化综合评价问题的非线性特征.该方法对巢湖富营养化的综合评价结果与插值评分法有显著差异,与综合营养状态指数法有极显著差异.
- 邓大鹏刘刚李学德汤锋花日茂
- 关键词：富营养化综合评价
