| BP神经网络在沉淀池费用函数模型中的应用 |
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| 引用本文： | 刘振中,李越.BP神经网络在沉淀池费用函数模型中的应用[J].南昌水专学报,2006,25(3):50-53. |
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| 作者姓名： | 刘振中 李越 |
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| 作者单位： | 南昌大学建筑工程学院，珠江水利科学研究院 江西南昌330029，同济大学环境科学与工程学院，上海200092，广东广州510611 |
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| 摘 要： | 运用BP网络的非线性函数逼近功能,以沉淀池的计算表面积与计算体积为网络的输入,沉淀池的费用值为网络的输出,建立单体构筑物沉淀池的费用模型.由仿真数据与已知数据比较,发现其相对误差绝对值的平均值在10%以内.
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| 关 键 词： | 函数逼近 BP神经网络 沉淀池 费用模型 |
| 文章编号： | 1006-4869(2006)03-0050-03 |
| 修稿时间： | 2006年5月30日 |
Application of BP Neural Network to Cost Model of Settling Tank |
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| LIU Zhen-zhong,LI Yue.Application of BP Neural Network to Cost Model of Settling Tank[J].Journal of Nanchang College of Water Conservancy and Hydroelectric Power,2006,25(3):50-53. |
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| Authors: | LIU Zhen-zhong LI Yue |
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| Abstract: | BP neural network is applied in this paper because of its nonlinear approximation function.The settling tank cost model is established by using it.The calculating surface area and volume are respectively used as network inputs,while the cost is used as the network output.Through comparing the simulating data with the known data,the average absolute value of the comparative error is less than 10%. |
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| Keywords: | functional approximation BP neutral network settling tank cost model |
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