基于神经网络的长江口深水航道海域悬浮泥沙浓度研究

摘要

航道治理和维护的核心问题为泥沙问题.在充分分析遥感和遥测数据的基础上,利用BP神经网络方法对长江口深水航道海域悬浮泥沙浓度进行了研究.当隐含层神经元个数为8时,预测效果最好,网络的RMSE仅为0.102,网络的拟合度达到0.899.预测的最大相对误差为28%,最小相对误差为6%,总的相对误差为21.5%.