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基于IGA-BP网络的水质预测方法
基于IGA-BP网络的水质预测方法
作者:
张旭东
高茂庭
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
水质预测
BP神经网络
实数编码遗传算法
优化
交叉操作
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.
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BP神经网络
水质预测
基于BP神经网络的路面性能预测方法
路面性能
神经网络
预测
BP算法
内容分析
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文献信息
篇名
基于IGA-BP网络的水质预测方法
来源期刊
环境工程学报
学科
地球科学
关键词
水质预测
BP神经网络
实数编码遗传算法
优化
交叉操作
年,卷(期)
2016,(3)
所属期刊栏目
环境监测技术
研究方向
页码范围
1566-1571
页数
分类号
X832
字数
语种
中文
DOI
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
高茂庭
上海海事大学信息工程学院
83
424
11.0
16.0
2
张旭东
上海海事大学信息工程学院
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实数编码遗传算法
优化
交叉操作
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研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
环境工程学报
主办单位:
中国科学院生态环境研究中心
出版周期:
月刊
ISSN:
1673-9108
CN:
11-5591/X
开本:
大16开
出版地:
北京市2871信箱
邮发代号:
82-448
创刊时间:
1980
语种:
chi
出版文献量(篇)
10843
总下载数(次)
42
总被引数(次)
132845
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