| 基于遗传算法的人工神经网络在降水酸度预测中的应用 |
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| 引用本文： | 汤丽妮,李祚泳.基于遗传算法的人工神经网络在降水酸度预测中的应用[J].重庆环境科学,2003,25(9):59-61. |
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| 作者姓名： | 汤丽妮 李祚泳 |
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| 作者单位： | 成都信息工程学院 四川成都610041
(汤丽妮)，成都信息工程学院 四川成都610041(李祚泳) |
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| 摘 要： | 在误差反向传播(Back Propagation)算法的人工神经网络结构模型的基础上，应用遗传算法训练神经网络权重，实现网络结构的优化。用优化后的BP人工神经网络建立了江西省南昌市的降水酸度预测模型。并将该模型预测结果与BP算法和多元线性回归法的预测结果进行了比较。检验结果表明：基于遗传算法的人工神经网络优于BP算法及多元线性回归法，具有良好的预测效果。
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| 关 键 词： | 遗传算法 神经网络 降水酸度 预测 |
| 文章编号： | 1001-2141(2003)09-0059-03 |
| 修稿时间： | 2002年11月18日 |
Application of Artificial Neural Network Based on GA to Pridicting Acidity of Precipitation |
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| Tang Lini,Li Zuoyong.Application of Artificial Neural Network Based on GA to Pridicting Acidity of Precipitation[J].Chongqing Environmental Science,2003,25(9):59-61. |
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| Authors: | Tang Lini Li Zuoyong |
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| Abstract: | Based on the model of B-P neural network,Genetic Algorithm is used to train the weights of neural network to optimise network structure.The acidity of precipitation in Nanchang,Jiangxi province was estimated by the optimised network.The result of this approach was compared with that of the simple B-P network as well as Poly-regression model.The results indicated that the neural network based on GA is superior to the simple B-P network and the Poly-regression model. |
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| Keywords: | genetic algorithm back propagation neural network acidity of precipitation prediction |
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