| 基于PSO优化BP神经网络的水质预测研究 |
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| 引用本文： | 高峰,冯民权,滕素芬.基于PSO优化BP神经网络的水质预测研究[J].安全与环境学报,2015(4):338-341. |
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| 作者姓名： | 高峰 冯民权 滕素芬 |
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| 作者单位： | 西安理工大学陕西省西北旱区生态水利工程重点实验室,西安,710048 |
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| 基金项目： | 高等学校博士学科点专项科研基金博导类课题，陕西省科技统筹创新工程重点实验室项目 |
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| 摘 要： | 为快速准确地预测河流水质,结合汾河监测数据,使用粒子群算法(PSO)优化BP神经网络模型(PSO-BP)进行水质预测.通过灰色关联度分析确定输入变量,利用PSO算法修正BP网络的初始权值、阈值,优化神经网络结构及算法全局收敛性.采用该模型对汾河主要污染物指标COD、BOD5、氨氮、挥发酚等进行预测和验证.结果表明,与传统的BP神经网络模型相比,PSO-BP模型使最大相对误差从15.43％减小到1.46％,其平均误差由4.00％减小到1.01％,预测均方根误差从5.956×10-3减小到1.605×10-4.因此,基于PSO-BP神经网络模型的预测更加精确,可用于水质预测.
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| 关 键 词： | 环境工程学 粒子群算法 水质 灰色关联度 预测 |
On the way for forecasting the water quality by BP neural network based on the PSO |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | environmental engineering PSO algorithm water quality grey relational prediction |
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