【摘 要】
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水质预测是水污染防治工作的前提,是实现水系统管理的重要基础工作。在神经网络预测基础上,提出了基于遗传算法优化神经网络的洱海水质预测模型。该方法克服了传统BP神经网络
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院,大理州洱海流域保护局
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水质预测是水污染防治工作的前提,是实现水系统管理的重要基础工作。在神经网络预测基础上,提出了基于遗传算法优化神经网络的洱海水质预测模型。该方法克服了传统BP神经网络收敛速度慢、算法容易陷入极小值、隐含层神经元个数难以确定等问题。利用遗传算法较强的全局搜索能力,提高了算法收敛度,能够迅速得到全局最优解。MATLAB仿真结果对比表明,优化前神经网络模型平均误差为25.1%,优化后模型预测平均误差为2.3%,证明该算法缩短了收敛时间,提高了预测精度。
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