人工神经网络在综合水质评价中的应用

BP神经网络在水质评价中的应用，陈连军，高玉玲，水质受多个因素的影响，而且这些作用多是非线性的。其水质评价的实质是实现一个非线性映射。由于具有任意个隐层节点的前馈神经网

用于水质综合评价的人工神经网络可采用具有一个输入层、一个隐含层、一个输出层的三层结构。已证明，三层网络可以实现任一非线性映射功能。据此，采用BP网络构造水质综合评价的人工网络拓补结构。根据水质评价的特

水质评价的RBF神经网络应用，常欢，刘志斌，针对传统水质评价方法在权值选取上存在人为因素，本文主要应用RBF神经网络对辽河流域阜新支流的柳河、绕阳河、养息牧河三条主要河

水质模糊综合评价在海湾水质评价中的应用，周丽花，谢向前，根据模糊数学的原理，建立了海湾水质综合评价的模型，根据2005年9月的监测资料，运用该模型对三沙湾的水质进行了评价。结果表明：�

matlabs神经网络-基于模糊神经网络的水质评价算法。基于T-S模糊神经网络的水质评价算法，包含训练和测试数据mat文件 matlab代码

人工神经网络的一个实例 用于建立网络模型 训练最后用于水质评估

本代码主要利用MATLAB工具进行模糊神经网络的预测算法的仿真，实现水质评价的模拟

基于模糊神经网络的预测算法在嘉陵江水质评价中的应用。通过使用matlab软件，我们对嘉陵江水质数据进行了案例分析，详细说明了神经网络的源码实现，并结合了BP遗传算法分类器和RBF回归等技术进行水质预测

本包含 43 个 MATLAB 案例，用于分析模糊神经网络在嘉陵江水质评价中的预测算法。

论文研究-BP神经网络模型在地下水水质评价中的应用.pdf,  运用人工神经网络理论和方法,建立了地下水水质评价的BP神经