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基于遗传算法的改进BP神经网络模型在水质评价中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为了确定水体类别,引入人工神经网络理论并通过建立BP神经网络模型对水体的质量、利用价值和处理要求进行评价。针对BP网络应用中存在的问题,建立了基于遗传算法的改进BP神经网络模型,并阐述了训练样本产生、数据归一化、构建网络拓扑结构、初始权重及阀值确定等应用过程。通过实例分析表明,该模型应用于水质评价具有客观性和实用性。 相似文献
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人工神经网络(ANN)是复杂非线性科学和人工智能科学的前沿,其在水质评价的应用研究在国内外尚处于初创阶段。目前得到普遍应用的是采用BP算法的多层前馈神经网络。文中运用人工神经网络的反向传播(BP)算法对大冶市两个湖泊水质进行了评价,与模糊数学等方法相比,评价精度较高,方法简单易行。 相似文献
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基于神经网络模型的水质监测与评价系统 总被引:7,自引:0,他引:7
对水环境的监测与评价,可以掌握水质现状及其发展趋势,为水资源的开发利用和管理提供科学依据。水质评价是建立在水质监测基础之上的。首先结合我国水环境监测技术规范与标准,合理地选择监测项目与监测仪器,建立水质监测系统。然后在水质监测所获数据基础上,运用人工神经网络的理论和方法,通过BP网络不断的学习与训练,归纳出评价标准与评价结果间复杂的非线性关系,建立水质评价的BP神经网络模型系统。经实际应用表明,该系统具有很强的学习、联想和容错功能。为水质监测与评价提供了一条新的途径。 相似文献
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阐述了BP神经网络的基本原理,利用机会约束的思想建立了综合安全评价模型.运用反向传播算法和遗传算法对神经元网络进行训练,在此分析基础上对系统综合安全评价模型进行求解,并对运用神经元网络进行综合安全评价的优点进行了分析。 相似文献
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人工神经网络在高原湖泊水质评价中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
本文应用人工神经网络方法,建立了高源湖泊水质BP神经网络模型,对湖泊水质进行综合评价,通过实例检查结果表明,BP神经网络方法能准确反映水体污染程度,具有较强处理相互矛盾影响样本的能力,方法可行,结果客观合理。 相似文献
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基于BP神经网络的道路交通环境影响综合评价模型 总被引:3,自引:0,他引:3
根据影响道路交通环境的各单项评价指标及其分级标准.利用随机分布理论生成足够多用于神经网络建模的样本数据。应用非线性模拟性很强的BP神经网络技术对道路交通环境质量进行综合评价,克服了物元分析等综合评价方法存在的不确定性和受人为因素影响等缺陷,提高了综合评价的客观性和合理性。评价实例表明:文中提出的生成训练样本和用BP神经网络建立道路交通环境质量的综合评价模型是合理的和可行的。 相似文献
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曾春焱 《安全.健康和环境》2012,12(2):25-28
提出了根据日常HSE过程考核指标,构建基于BP神经网络的评价模型,利用神经网络较强的自培训学习、模糊推理、非线性逼近及容错能力,探索日常HSE过程考核指标与HSE绩效评估之间的函数关系,获得较为满意的绩效评估结果。经过对评估模型的评价及检验,该方法具有较好的操作性和较高的准确性。 相似文献
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径向基函数神经网络在水质评价中的应用 总被引:6,自引:4,他引:6
采用径向基函数 (RBF)来构造多层前馈BP神经网络 ,根据某流域水系的水质监测数据 ,建立一个对地表水质进行判别的多层前馈网络数学模型。以地表水质污染主要的七项指标为训练样本 ,利用该网络对水质进行评价 ,并将计算结果与其它方法进行比较分析。结果表明 ,该方法收敛速度较快 ,预测精度较高 ,效果好。 相似文献
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MATLAB软件在环境质量评价中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
在MATLAT6.5平台上建立环境质量评价模型的应用方法和要点,就网络模型结构的设计、训练数据的处理、网络的初始化、网络的训练及评价结果的仿真做了详细讲解,并给出应用示例。运行评价结果表明,MATLAB神经网络工具箱的环境质量评价模型是方便、可行、有效的。 相似文献