基于遗传神经网络模型的水质综合评价

• 作者: 孙月峰 李松敏 杨和义 王晓玲
• 来源期刊: 中国给水排水
• 学科: 地球科学
• 关键词: 遗传算法 改进型BP神经网络 水质综合评价 苏帕河流域梯级电站
• 年，卷（期）: 2006,（11）
• 所属期刊栏目: 技术总结
• 页码范围: 45-48
• 页数: 4页
• 分类号: X524
• 字数: 2847字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-4602.2006.11.011

摘要

建立了用于水质综合评价的遗传神经网络模型.该模型运用遗传算法优化改进型BP神经网络的初始权值和阈值,具有快速学习网络权重和全局搜索的能力,有效解决了BP神经网络容易陷入局部极小点和训练结果不稳定的问题.采用苏帕河梯级电站的水质监测数据对该模型进行了测试,并与其他方法进行了比较.结果表明,该方法用于水质综合评价客观、合理、准确,有其独特的优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王晓玲	天津大学环境科学与工程学院	67	608	15.0	21.0
2	孙月峰	天津大学环境科学与工程学院	10	169	6.0	10.0
3	李松敏	天津大学环境科学与工程学院	7	89	6.0	7.0
4	杨和义		5	69	3.0	5.0