基于改进正余弦优化神经网络的水体余氯预测

• 作者: 安小宇 鲁奎豪 崔光照 赵复兴
• 来源期刊: 人民黄河
• 关键词: 余氯 ISCA-BP神经网络 正余弦算法 Levy飞行 非线性权重
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 水环境与水生态
• 页码范围: 111-116
• 页数: 6页
• 分类号: TP183|X824
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1379.2021.04.020

摘要

为保证居民用水安全,搭建更加准确、稳定的水质余氯预测模型,提出了一种改进正余弦算法优化神经网络的水体余氯预测模型.在正余弦算法(SCA)位置变化中加入非线性权重,平衡全局勘探和局部开发能力;同时在粒子更新后融入Levy飞行,丰富种群多样性,强化局部搜索能力;将改进正余弦算法用于BP神经网络参数优化,搭建ISCA-BP水体余氯预测模型.利用在线水质监测设备的监测数据进行余氯含量预测,不同预测模型结果对比表明,ISCA-BP模型预测结果相对误差的平均值为4.04％,均方根误差为0.0113 mg/L,与BP、RBF神经网络模型相比,误差最小,模型预测结果与实际值最接近,泛化能力更强,预测结果精确度高,稳定性好.