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为自动准确测定水质p H值,采用大量的具有代表性的p H值检测数据为样本,提出了一种基于模拟退火优化BP神经网络的p H值预测方法。利用模拟退火算法优化BP网络的权值,调整优化样本的选取和隐层神经元数,训练BP神经网络预测模型得到最优解。由测试样本对网络进行了预测试验,并与非线性回归的预测结果进行了对比。结果表明,该方法对水质p H值预测具有较好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。