模糊神经网络的预测算法-水质评价

基于灰色理论与神经网络的水质组合预测模型的研究是当前水质预测领域的研究热点之一，国内外众多研究者都在尝试如何将灰色理论与神经网络进行有效组合，以获得更好的预测效果。因此，本文在借鉴前人的成果基础上，采

简单介绍神经网络如何使用,粗略的描述,希望能给在神经网络的使用中带来帮助.有助于建立数学模型使用.

BP神经网络用于评价的程序， matlab2014a版本亲测可用

基于模糊综合评价及聚类分析的方法,对河北省某工业园区污水水质进行评价。在工业园区内选定5个企业以及1个集中化污水处理厂取样,监测其COD、氨氮、p H值、挥发酚、总磷等作为评价数据,确定各监测指标的综

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BP 神经网络结构及算法 1986年Rumelhart和McCelland领导的科学家小组在Parallel Distributed Processing 一书中对具有非线性连续转移函数的多层前馈网络

使用遗传算法和粒子群算法对BP神经网络进行优化，以提高其预测能力。

针对传统模糊综合评价中“权重赋值”、“模糊算子”及“综合评价原则”三个方面的不足，引入组合赋权法、相乘相加模糊算子以及置信度准则，提出了一种基于熵权的模糊层次评价法。以上海市滴水湖2018年12个月的

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