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作者：袁静;王锐;喻国良;
单位：上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院;
摘要：底泥盐度与海洋科学、河口研究、环境管理等密切相关，现有的底泥盐度计算公式存在精度不足、适用性有限等问题。为此，开展了271组室内试验和10组户外试验，整合了其他学者的研究数据，以底泥电导率、泥沙浓度、温度和细颗粒表面系数为模型输入变量，分别建立了用于计算沿海地区底泥盐度的反向传播人工神经网络(BP-ANN)模型、粒子群优化的反向传播人工神经网络(PSO-BP-ANN)模型、结合遗传算法的反向传播人工神经网络(GA-BP-ANN)模型。与现有的底泥盐度计算公式相比，新建模型的精度更高，可为沿海地区底泥盐度的确定提供更多可供选择的预测方法。
关键词：底泥盐度;人工神经网络模型;反向传播;粒子群优化;遗传算法
基金资助：国家水体污染控制与治理科技重大专项(2017ZX07206-003)
