基于PCA-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的地下水水質(zhì)分類研究

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［摘要］為快速全面了解地下水環(huán)境質(zhì)量，解決地下水水質(zhì)分類中指標(biāo)復(fù)雜、樣本稀缺、分類結(jié)果不準(zhǔn)確等問(wèn)題，將PCA降維原理與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合，構(gòu)建PCA-BP水質(zhì)分類模型，并與單因子評(píng)價(jià)法作比較。通過(guò)實(shí)例研究表明：相較于單因子評(píng)價(jià)法，PCA-BP水質(zhì)分類法不僅能夠篩選出主要污染變量，還充分利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)性、容錯(cuò)性和抗干擾能力，評(píng)價(jià)結(jié)果能客觀反映水體綜合水質(zhì)狀況，為地下水資源開(kāi)發(fā)利用及水害防治提供理論依據(jù)。（剩余4560字）