基于BP神经网络与粒子群算法的水质评价方法

• 作者: 张乐乐 曹伟 赵继东 龙华
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 水质评价 神经网络 粒子群 网络参数
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 应用技术与研究
• 页码范围: 121-124
• 页数: 4页
• 分类号: TP319
• 字数: 3617字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.171853

摘要

针对水质评价中BP神经网络算法存在的收敛精度不高、泛化能力弱等问题,提出了一种粒子群算法和BP神经网络算法相结合的改进型算法.该算法优化了BP神经网络的网络参数,提高了算法的收敛精度及网络泛化能力.通过实验验证了算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	龙华	昆明理工大学信息与自动化学院	132	376	9.0	13.0
2	张乐乐	昆明理工大学信息与自动化学院	2	3	1.0	1.0
3	曹伟	昆明理工大学信息与自动化学院	3	10	3.0	3.0
4	赵继东	大理州洱海流域保护局环保科	11	23	3.0	4.0