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摘要
目前我国面临着水资源紧缺和水污染严重的问题,它影响着人们的生活,因此如何将水质检测到的数据转化为水质状况信息,获得水环境现状具有非常重要的实际意义。文章采用MATLAB作为工具,通过对网络训练数据和网络测试数据进行训练和测试得到训练数据预测和测试数据预测,用mapminmax函数将数据进行归一化后,再次进行网络训练得到训练数据预测。最后用训练好的网络模型进行实例测试得到了嘉陵江水质预测,将两者进行比较然后分析其误差以及结果是否与实际相符。结果表明模糊神经网络水质评价模型准确性高,得出变化趋势同真实指标数据变化趋势相符的评价结果,从而根据得出的结果对水资源进行评价和改善,具有很好的应用前景。
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单位山西大同大学
