BP网络模型在巢湖富营养化评价中的应用  

作　　者：梅长青[1] 王心源[2] 李文达[1] 

机构地区：[1]安徽师范大学环境科学学院 [2]安徽师范大学国土资源与旅游学院

出　　处：《能源与环境》2008年第1期9-11,共3页Energy and Environment

基　　金：国家自然科学基金项目(40571162);安徽省自然科学基金项目(050450401);安徽省教育厅自然科学重点项目基金(03JL0091)联合资助。

摘　　要：根据人工神经网络的原理,综合考虑湖泊富营养化程度影响因素多,评价因素与富营养化等级之间关系复杂且非线性的特点,构建了一个能自动对湖泊富营养化程度作出正确评价的BP人工网络模型,分析了BP网络学习规则,并在巢湖富营养化评价中得到了应用。本研究结果显示:1997～2005年巢湖共出现4种营养类型,即中-富营养、富营养、重富营养、严重富营养化。在这几种营养类型中,富营养化区分布最广,约占全湖面积的71%,其次是重富营养化和严重富营养化,约占全湖面积的26.5%。

关 键 词：巢湖 富营养化评价 BP网络模型 

分 类 号：X524[环境科学与工程—环境工程]