基于改进GA-BP神经网络的工厂污水监测系统研究

• 作者: 俞阿龙 诸飞
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 工厂污水 水质分类 改进GA BP神经网络 污水监测 自适应算法
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 能源与环境科学
• 页码范围: 133-138
• 页数: 6页
• 分类号: TN711-34|TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2018.11.030

摘要

针对工厂污水水质评价准确性低、实时性差等问题,提出一种将改进遗传算法(GA)和BP神经网络相结合对工厂污水的水质进行评价的方法.GA-BP神经网络不仅具有BP神经网络的非线性映射能力,还具有遗传算法的全局搜索能力.采用自适应算法对GA的交叉率和变异率进行改进,用GA优化BP的权值和阈值,将最优权值和阈值送给BP神经网络进行训练、预测,并与传统BP进行比较.实验结果表明,改进的GA-BP神经网络无论是收敛性、准确性还是实时性都优于传统BP网络.该方法用于污水水质评价具有应用推广价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	俞阿龙	淮阴师范学院物理与电子电气工程学院	73	489	12.0	18.0
2	诸飞	宁夏大学物理与电子电气工程学院	1	3	1.0	1.0