基于IGA-BP網(wǎng)絡(luò)的水質(zhì)預(yù)測(cè)方法
更新時(shí)間：2016-04-13 13:47
來源：環(huán)境工程學(xué)報(bào)
作者:
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摘要:
針對(duì)水質(zhì)預(yù)測(cè)中傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型收斂速度慢,對(duì)隱層結(jié)點(diǎn)選取缺乏有效的手段等問題,引入了遺傳算法優(yōu)化BP網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和隱層神經(jīng)元閾值和連接權(quán)值,通過設(shè)計(jì)靈活的實(shí)數(shù)編碼方案和新型交叉算子等,對(duì)實(shí)數(shù)編碼遺傳算法進(jìn)行改進(jìn),在此基礎(chǔ)上,提出了一種基于改進(jìn)的實(shí)數(shù)編碼遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(IGA-BP)的水質(zhì)預(yù)測(cè)新模型,并以安徽蚌埠蚌埠閘逐周水質(zhì)監(jiān)測(cè)的PH值數(shù)據(jù)為例,進(jìn)行水質(zhì)預(yù)測(cè),通過與傳統(tǒng)的GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水質(zhì)預(yù)測(cè)模型對(duì)比,結(jié)果表明,這種預(yù)測(cè)方法訓(xùn)練的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度快,樣本逼近精度高且泛化能力強(qiáng)。
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