应用人工神经网络评价长春南湖水的营养状态

根据水质分析资料，以化学需氧量、总氮和总磷作为评价参数，经过反复的尝试，构建了具有４ 层结构用于评价湖泊的营养状态的误差逆传播网络。其输入层有３ 个神经元，２ 个隐含层各有４ 个神经元，输出层有１ 个神经元。将湖泊营养状态评价标准作为样本模式提供给网络，按照误差逆传播网络的学习规则对网络进行训练，经过３９９２５ 次学习后，网络达到预先给定的收敛标准。应用该网络对长春南湖水的营养状态进行了评价，操作过程简便易行。评价结果表明，长春南湖水基本上处于异常富营养化状态。