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基于BP神经网络的海水盐度建模研究
引用本文:张文孝,高国栋,慕光宇.基于BP神经网络的海水盐度建模研究[J].海洋技术,2006,25(4):39-41.
作者姓名:张文孝  高国栋  慕光宇
作者单位:大连水产学院机械工程学院,辽宁,大连,116023
摘    要:针对受诸多因素影响的复杂的海水盐度参数非线性输入输出特性,训练并建立BP神经网络模型,介绍了该模型的结构特点和原理。分析表明,该方法在海水盐度建模等复杂系统方面具有实用性和可靠性,并有很好的应用前景。

关 键 词:盐度  BP神经网络  建模  仿真  预测
文章编号:1003-2029(2006)01-0039-03
收稿时间:2006-01-22
修稿时间:2006年1月22日

Study on the Model of Salinity Based on Back-Propagation Artificial Neural Network
ZHANG Wen-xiao,GAO Guo-dong,MU Guang-yu.Study on the Model of Salinity Based on Back-Propagation Artificial Neural Network[J].Ocean Technology,2006,25(4):39-41.
Authors:ZHANG Wen-xiao  GAO Guo-dong  MU Guang-yu
Institution:Mechanical Engineering Institute, Dalian Fisheries University, Dalian 116023, China
Abstract:A new BP neural network's structure,feature and principle are introduced.Aimed at the complex non-linearity affected by many factors,BP neural network model is set up and trained in order to approach the compensation effects.Test results shown that it is practical and dependable in the field of salinity modeling and has nice applied prospect.
Keywords:salinity  BP neural network  modeling  simulation  forecast
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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