基于PCA-BP 神经网络的地下水水质分类研究

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［摘要］为快速全面了解地下水环境质量，解决地下水水质分类中指标复杂、样本稀缺、分类结果不准确等问题，将PCA降维原理与BP神经网络机器学习相结合，构建PCA-BP水质分类模型，并与单因子评价法作比较。通过实例研究表明：相较于单因子评价法，PCA-BP水质分类法不仅能够筛选出主要污染变量，还充分利用神经网络的自学性、容错性和抗干扰能力，评价结果能客观反映水体综合水质状况，为地下水资源开发利用及水害防治提供理论依据。（剩余4560字）

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