【摘 要】
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针对室内低浓度甲醛气体的定量分析中,反向传播（BP）算法初始权重敏感性、容易陷入局部极值等问题,以遗传算法优化BP网络,对浓度范围在（0.0020.06）×10-6的30组不同浓度的甲醛气体
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针对室内低浓度甲醛气体的定量分析中,反向传播（BP）算法初始权重敏感性、容易陷入局部极值等问题,以遗传算法优化BP网络,对浓度范围在（0.0020.06）×10-6的30组不同浓度的甲醛气体进行定量分析。通过对室内气体中的甲醛气体的初始数据进行优化,将优化的权值阈值代入BP网络,进行浓度的回归分析,并与BP神经网络模型回归效果对比,结果表明:遗传算法优化BP网络方法运行时间约为BP网络的1/2,且预测精度明显高于BP网络。相较于BP网络,遗传算法与BP网络结合更适合处理甲醛气体定量分析问题。
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