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针对水质评价中BP神经网络算法存在的收敛精度不高、泛化能力弱等问题,提出了一种粒子群算法和BP神经网络算法相结合的改进型算法。该算法优化了BP神经网络的网络参数,提高了算法的收敛精度及网络泛化能力。通过实验验证了算法的有效性。
基于BP神经网络与粒子群算法的水质评价方法
【摘 要】
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针对水质评价中BP神经网络算法存在的收敛精度不高、泛化能力弱等问题,提出了一种粒子群算法和BP神经网络算法相结合的改进型算法。该算法优化了BP神经网络的网络参数,提高了
【机 构】
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昆明理工大学信息与自动化学院,大理州洱海流域保护局环保科
【出 处】
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软件导刊
【发表日期】
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2017年11期
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