RBF神经网络优化水质评价：辽河支流实例

水质评价的RBF神经网络应用是一篇探讨如何利用RBF神经网络进行河流水质评价的学术研究。本文作者常欢、刘志斌和童英伟来自辽宁工程技术大学资源与环境工程学院，他们针对传统水质评价方法中存在的权值选择主观性问题，选择辽河流域阜新支流的柳河、绕阳河和养息牧河为主要研究对象。RBF神经网络作为一种前馈网络，以其径向基函数作为核心，与传统的BP网络相比，具有显著的优势。 RBF神经网络的特点包括良好的泛化能力和高效的学习过程。它的传递函数基于输入向量和权重向量的距离，这种距离决定了网络输出的变化，使得网络能够适应各种复杂的函数映射。当输入向量与权重向量接近时，网络输出会增加，表现出高度的敏感性。隐含层采用高斯函数作为激励函数，每个神经元的输出是输入向量与权重向量距离的函数乘以阈值，这种设计有助于减少过拟合风险，并且在处理非线性问题时表现出色。 相比于传统的权重选择方法，RBF神经网络通过自动学习过程，能够提供更为客观和准确的水质评价结果，减少了人为因素的影响。在实践中，作者可能采用了隶属度概念来量化各河流水质的相对等级，使得评价结果更加公正和可靠。 总结来说，本文的主要贡献在于将RBF神经网络应用于水质评价领域，通过实证分析证明了其在减少主观判断、提高评价准确性和效率方面的潜力，为水资源管理和环境保护提供了新的科学依据和技术手段。