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常规的水质预测模型因存在许多简化与假定而限制了其精度与实用性的提高。文章通过引入神经网络技术来建立水质预测模型，分别采用LM算法和RBF算法来提高预测的精度。结果表明，在建立三门峡水库流量和水质的输入响应关系模型的实际应用中。RBF算法取得了较好的预测效果。
基于人工神经网络方法的水质预测初探
【摘 要】
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常规的水质预测模型因存在许多简化与假定而限制了其精度与实用性的提高。文章通过引入神经网络技术来建立水质预测模型，分别采用LM算法和RBF算法来提高预测的精度。结果表明，
【机 构】
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河海大学环境科学与工程学院
【出 处】
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环境科学与管理
【发表日期】
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2006年1期
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