基于RDPSO结构优化的三隐层BP神经网络水质预测模型及应用

• 作者: 伏吉祥
• 来源期刊: 人民珠江
• 关键词: 水质预测 随机漂移粒子群算法 三隐层BP神经网络 结构优化
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 环境水利
• 页码范围: 96-100,133
• 页数: 6页
• 分类号: X832
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-9235.2019.04.016

摘要

提出基于随机漂移粒子群(RDPSO)算法结构优化的三隐层BP神经网络水质预测方法,利用RDPSO算法优化三隐层BP神经网络隐层节点数,构建三隐层RDPSO-BP水质预测模型,并与基于单隐层、双隐层节点优化的RDPSO-BP神经网络、基于网络权值阈值优化的RDPSO-BP神经网络预测模型作对比,以云南省五里冲水库总氮预测为例进行实例研究,利用实例60个月的总氮监测资料对此4种模型进行训练和预测.结果显示,三隐层RDPSO-BP神经网络模型对总氮预测的平均相对误差绝对值为6.98％,预测精度远高于其他3种模型,具有较好的预测精度和泛化能力.模型及方法可为相关水质预测研究提供参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	伏吉祥		3	1	1.0	1.0