基于因子分析的Hopfield神经网络在水质评价的应用

查看全文 作　　者：[1]卢文喜索引[1]初海波 [1]王喜华 [1]龚磊

机构地区：[1]吉林大学环境与资源学院,吉林长春130021

出　　处：《水土保持通报》索引2012年第32卷第1期,共5页

基　　金：国家水体污染控制与治理科技重大专项'辽河流域控制单元水质目标管理技术'(2009ZX07526-006-04-01);国家自然科学基金项目'基于数值模拟的表面活性剂强化的DNAPLs污染含水层修复过程优化问题研究'(41072171) 摘　　要：针对Hopfield神经网络的过度拟合问题,在因子分析的基础上,结合Hopfield神经网络模型提出了因子分析—Hopfield神经网络模型。以东辽河为例,采用因子分析法确定7个水质评价因子,再建立5×7的Hopfield神经网络进行水质综合评价,并与单一的Hopfield网络和传统的内梅罗指数法的结果进行了比较。结果表明,因子分析—Hopfield神经网络明显优于单一的Hopfield神经网络,不仅在一定程度上弥补了因子分析在实际应用中没有实现水质分级的缺陷,而且有效地降低了Hopfield神经网络的过度拟和的程度,评价结果更为科学合理,为水质综合评价提供了一种新的方法,具有极好的应用前景。 关键词：因子分析 HOPFIELD神经网络水质评价东辽河

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