《表2 2018年6-12月各采样点BP网络输出值及评价等级结果》

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《广东江门四堡水库水质时空变化及综合评价研究》

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BP神经网络法中为获取足够的训练样本[13]，利用MATLAB软件的RAND函数，在各级水质标准间随机生成训练样本，输出层设定的期望值与每级水质对应，小于I级标准输出为1，I、II级标准之间输出为2，其余同理。在MATLAB平台上构建3层BP神经网络，输入层有7个节点，隐含层、输出层的节点分别设为10和1，后两层分别选择tansig、purelin函数，训练次数定为1 000次，误差设为0.000001。将7次检测数据利用PREMNMX函数归一化，输入到训练好的BP人工神经网络，输出与评价结果见表2。