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摘要
为了有效对汉中段汉江流域水质进行监控和评价,采用一种智能T-S模糊神经网络模型进行水质综合评价。利用建立的T-S模糊神经网络模型对水质评价标准进行训练;利用训练好的神经网络模型,选取汉江流域汉中段18个监测点的7项评价指标的监测数据,对该段水质进行综合评价。结果显示,汉水流域汉中段水质相对较好,除濂水河濂水桥监测站外,其余站点均属于Ⅰ类或Ⅱ类水质。通过计算机实验发现,该模型具有避免人工干预、提高水质评价精确度的优势。
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为了有效对汉中段汉江流域水质进行监控和评价,采用一种智能T-S模糊神经网络模型进行水质综合评价。利用建立的T-S模糊神经网络模型对水质评价标准进行训练;利用训练好的神经网络模型,选取汉江流域汉中段18个监测点的7项评价指标的监测数据,对该段水质进行综合评价。结果显示,汉水流域汉中段水质相对较好,除濂水河濂水桥监测站外,其余站点均属于Ⅰ类或Ⅱ类水质。通过计算机实验发现,该模型具有避免人工干预、提高水质评价精确度的优势。
