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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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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 2 13 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
水质预测
BP神经网络
实数编码遗传算法
优化
交叉操作
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环境工程学报
月刊
1673-9108
11-5591/X
大16开
北京市2871信箱
82-448
1980
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