基于人工蜂群算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水質(zhì)評(píng)價(jià)模型
本文選題:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 切入點(diǎn):人工蜂群(ABC)算法 出處:《環(huán)境工程學(xué)報(bào)》2012年02期 論文類型:期刊論文
【摘要】:針對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)水質(zhì)評(píng)價(jià)模型的不足,引入人工蜂群(ABC)算法,將求解BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層權(quán)值、閥值的過程轉(zhuǎn)化為蜜蜂尋找最佳蜜源的過程,提出了一種新的結(jié)合人工蜂群算法的BP網(wǎng)絡(luò)水質(zhì)評(píng)價(jià)方法(ABC-BP)。并以2000—2006年渭河監(jiān)測斷面的10組實(shí)測數(shù)據(jù)作為測試樣本對(duì)其水質(zhì)進(jìn)行了評(píng)價(jià),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法得到的水質(zhì)評(píng)價(jià)結(jié)果準(zhǔn)確,并具有很強(qiáng)的穩(wěn)定性和魯棒性。
[Abstract]:In view of the shortage of BP network water quality evaluation model, the artificial bee colony ABC algorithm is introduced to solve the weight and threshold of BP neural network. The process of finding the best honeybee source is the process of solving the weight and threshold value of BP neural network. In this paper, a new BP network water quality evaluation method combined with artificial bee colony algorithm is proposed, and the water quality is evaluated with 10 sets of measured data of Weihe River monitoring section from 2000 to 2006 as test samples. The experimental results show that the method is accurate, stable and robust.
【作者單位】: 佛山科學(xué)技術(shù)學(xué)院自動(dòng)化系;華南理工大學(xué)自動(dòng)化科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】:佛山市科技發(fā)展專項(xiàng)基金(2009033) 廣東省2009度安全生產(chǎn)科技發(fā)展項(xiàng)目
【分類號(hào)】:X824
【參考文獻(xiàn)】
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【共引文獻(xiàn)】
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,本文編號(hào):1565851
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