基于粒子群算法优化的BP神经网络在海水水质评价中的应用

• 作者: 李海涛 王博睿
• 来源期刊: 海洋科学
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群算法 BP神经网络 海水水质评价
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 31-36
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.11759/hykx20191116002

摘要

针对目前存在的海水水质受多因素影响、评价难的现状,提出了一种基于粒子群算法(PSO)优化误差反向传播(BP)神经网络的海水水质评价模型.该模型通过PSO得到BP神经网络最优的权值和阈值,结合青岛东部海域10个监测站点的数据得到水质评价结果.实验证明,该模型和单因子评价、传统的BP神经网络评价相比较,具有训练时间短、预测精度高的特点,在海水水质评价中具有良好的应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李海涛		26	83	6.0	7.0
2	王博睿		1	0	0.0	0.0