《表2 水质评价指标的期望输出值》

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《基于粒子群算法优化的BP神经网络在海水水质评价中的应用》

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本文选取青岛东部海域2017年10个监测站点的监测数据作为评价数据，训练样本是依据海水水质评价标准而产生的，通过随机均匀插值[16]的方式，在Ⅰ到Ⅴ五个水质级别中每个级别随机生成100个训练样本，共生成500个样本，随机插入各级评价标准内，解决了只用各个等级评价指标的标准值作为样本数量不足的问题，并选取0.1，0.3，0.5，0.7，0.9作为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ五类水质评价指标的为期望输出值，如表2所示。