基于模拟退火优化BP神经网络的pH值预测?

• 作者: 吴静静 宋淑娟 尤丽华 王瑶
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 模拟退火 pH值 非线性回归
• 年，卷（期）: 2014,（12）
• 所属期刊栏目: 传感器信号处理
• 页码范围: 1643-1648
• 页数: 6页
• 分类号: TP212
• 字数: 4933字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2014.12.011

摘要

为自动准确测定水质pH值，采用大量的具有代表性的pH值检测数据为样本，提出了一种基于模拟退火优化BP神经网络的pH值预测方法。利用模拟退火算法优化BP网络的权值，调整优化样本的选取和隐层神经元数，训练BP神经网络预测模型得到最优解。由测试样本对网络进行了预测试验，并与非线性回归的预测结果进行了对比。结果表明，该方法对水质pH值预测具有较好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	尤丽华	江南大学机械工程学院	59	365	11.0	16.0
3	王瑶	江南大学机械工程学院	10	23	2.0	4.0
5	吴静静	江南大学机械工程学院	32	163	7.0	12.0
13	宋淑娟	江南大学机械工程学院	6	18	2.0	4.0