基于GA－BP神经网络的船舶压载水微生物数量预测

• 作者: 乔红宇 王琪
• 来源期刊: 江苏科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 船舶压载水 遗传算法 BP神经网络 微生物 数量预测
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 船舶与海洋工程
• 页码范围: 529-537
• 页数: 9页
• 分类号: U664.121.3
• 字数: 6668字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-4807.2016.06.003

摘要

为预测船舶压载水微生物数量，以压载水的温度、导电度、浊度、pH值、溶氧量、含盐量、总固体溶解量等7个常规数据为输入信号，以大肠杆菌量和肠球菌量为预测参数构建BP神经网络预测模型，并通过遗传算法对BP神经网络初始权值和阈值实施优化，加快模型的收敛速度，减少迭代次数，增强全局搜索能力。预测结果与实际样本的比较结果表明：基于遗传算法改进的BP神经网络有效提高了模型的收敛速度和预测精度，为船舶压载水处理系统的开发和维管提供了技术支撑。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王琪	南通航运职业技术学院轮机工程系	42	188	7.0	11.0
2	乔红宇	南通航运职业技术学院轮机工程系	28	54	5.0	6.0