GA-BP在化工园区VOCs预测模型中的应用

• 作者: 任伟 牛玉霞
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 BP神经网络 VOCs预测
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 算法
• 页码范围: 274-277,324
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.8
• 字数: 4012字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2018.12.051

摘要

工业园区的VOCs状态不稳定会严重威胁环境和人类的健康.因此,需要组建VOCs预测模型对工业园区的VOCs进行预测.但是采用当前模型进行工业园区VOCs预测时,VOCs受外界因素影响较大,无法详细地拟合出VOCs不同状态,存在预测误差大的问题.为此,提出一种基于遗传算法和BP神经网络的工业园区VOCs预测模型.该模型利用BP神经网络将半导体气体试验、色谱柱试验、VOCs的浓度信息各部分对应数据和VOCs的“稳定状态”、“不稳定状态”、“超常状态”、“严重状态”作为神经网络的输入层和输出层.基于遗传理论思想优化BP神经网络构建工业园区VOCs预测拓扑结构.给出污染指数指标样本数据,组建工业园区VOCs预测模型.实验仿真证明,该模型预测可靠性高,分辨力强,为工业园的VOCs全面治理提供思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	牛玉霞		15	11	1.0	3.0
2	任伟		16	11	2.0	3.0