基于IGA-BP网络的水质预测方法

作     者：张旭东 高茂庭 Zhang Xudong;Gao Maoting

作者机构：上海海事大学信息工程学院上海201306 

基　　金：上海市科学技术委员会科技创新项目(12595810200) 上海海事大学科研项目 

出 版 物：《环境工程学报》 (Chinese Journal of Environmental Engineering)

年 卷 期：2016年第10卷第3期

页      码：1566-1571页

摘      要：针对水质预测中传统BP神经网络模型收敛速度慢,对隐层结点选取缺乏有效的手段等问题,引入了遗传算法优化BP网络的结构和隐层神经元阈值和连接权值,通过设计灵活的实数编码方案和新型交叉算子等,对实数编码遗传算法进行改进,在此基础上,提出了一种基于改进的实数编码遗传算法优化BP神经网络(IGA-BP)的水质预测新模型,并以安徽蚌埠蚌埠闸逐周水质监测的PH值数据为例,进行水质预测,通过与传统的GA-BP神经网络以及BP神经网络的水质预测模型对比,结果表明,这种预测方法训练的BP神经网络收敛速度快,样本逼近精度高且泛化能力强。

主 题 词：水质预测 BP神经网络 实数编码遗传算法 优化 交叉操作 

学科分类：082803[082803] 08[工学] 0828[工学-建筑类] 0804[工学-材料学] 

核心收录：

馆 藏 号：203628639...