【摘 要】
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针对传统水质评价方法存在缺陷的问题,构建了一种基于数据挖掘方法的水质评价模型——遗传神经网络模型。在分析阐述BP神经网络和GA基本原理和特点的基础上,分析说明了单独的
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针对传统水质评价方法存在缺陷的问题,构建了一种基于数据挖掘方法的水质评价模型——遗传神经网络模型。在分析阐述BP神经网络和GA基本原理和特点的基础上,分析说明了单独的BP网络在理论和实践上的缺点,研究了基于GA优选BP神经网络权值和阈值模型的理论依据,为实现更为科学客观的水质评价方法奠定了坚实的理论基础。遗传算法适应度函数与BP网络误差的合理转换,实现了遗传算法与BP网络的有机结合,在J2EE平台上将此模型运用到实际的水质评价,证明了遗传算法优化后的神经网络相比于单独的BP网络方法在收敛速度以及收敛性能上得到了提高,将评价结果跟实际的水质结果以及模糊评价法、指数评价法的评价结果进行了比较,结果表明遗传神经网络模型适用于地表水水质评价。
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