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1、為克服常規(guī)BP算法在解決非線性函數(shù)擬合時(shí)泛化能力不強(qiáng)和易于陷入局部最小點(diǎn)的問(wèn)題,研究了基于貝葉斯推理的BP(BayesianBack-Propagation,BBP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以此構(gòu)建了一個(gè)生態(tài)預(yù)測(cè)模型,并將其應(yīng)用于西湖富營(yíng)養(yǎng)化預(yù)測(cè)。 本研究在西湖共設(shè)了8個(gè)采樣點(diǎn),通過(guò)因子分析選取影響西湖水質(zhì)的水溫等主要因子作為網(wǎng)絡(luò)的輸入變量,7號(hào)點(diǎn)(湖心)作為研究對(duì)象。結(jié)果表明,網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練集的相關(guān)性(R)達(dá)0.8867,平均絕對(duì)誤差(MAE)
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