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建立基于小波神经网络的预测模型,以不同时间滞差和影响因子组合作为输入变量,对海河流域四个监测断面的溶解氧浓度进行短期预测.结果表明,基于溶解氧历史数据的小波神经网络预测模型精度更高,可用于天然水体的水质预测,为水质管理提供更客观的参考和依据.
基于小波神经网络的天然水体溶解氧预测研究
【摘 要】
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建立基于小波神经网络的预测模型,以不同时间滞差和影响因子组合作为输入变量,对海河流域四个监测断面的溶解氧浓度进行短期预测.结果表明,基于溶解氧历史数据的小波神经网络
【机 构】
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北京航空航天大学经济管理学院;
【出 处】
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数学的实践与认识
【发表日期】
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2004年期
【基金项目】
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国家自然科学基金(51478025)
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