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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．
BP神经网络在沉淀池费用函数模型中的应用
【摘 要】
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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
【机 构】
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南昌大学建筑工程学院,同济大学环境科学与工程学院,珠江水利科学研究院
【出 处】
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南昌工程学院学报
【发表日期】
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2006年3期
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