《表1 BP神经网络水质预测结果》

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《基于BP神经网络马尔科夫模型的漳泽水库水质预测》

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漳泽水库水质预测使用3层BP网络模型，输入节点为总氮、氨氮、溶解氧、五日生化需氧量、总磷；COD为输出层的一个节点；通过反复测试得出隐层节点为5个，网络结构为5-5-1。训练参数:学习速率经测试取0.1，训练动量系数取0.8，最大收敛次数取10 000，训练目标允许的最小误差为0.000 01。训练样本为2012—2016年57个样本，预测样本为6个。训练及预测过程结果见图5，预测结果见表1。