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自适应遗传算法优化管网状态估计神经网络模型
被引量：
9
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作者
陈磊
张土乔
+1 位作者
吕谋
何小香
《水利水电技术》
CSCD
北大核心
2004年第10期61-63,共3页
针对遗传算法收敛速度慢、传统BP算法易收敛于局部最优以及网络结构难以确定等问题,引进自适应遗传算法优化网络的权阈值以搜寻网络最优拓扑结构,并利用自适应遗传算法优化该网络的权阈值,建立基于改进BP网络的宏观管网状态模型.实例...
针对遗传算法收敛速度慢、传统BP算法易收敛于局部最优以及网络结构难以确定等问题,引进自适应遗传算法优化网络的权阈值以搜寻网络最优拓扑结构,并利用自适应遗传算法优化该网络的权阈值,建立基于改进BP网络的宏观管网状态模型.实例分析表明,改进模型具有较高的预测精度.
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关键词
BP网络
自适应遗传算法
管网状态估计
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职称材料
题名
自适应遗传算法优化管网状态估计神经网络模型
被引量：
9
1
作者
陈磊
张土乔
吕谋
何小香
机构
浙江大学市政工程研究所
青岛建工学院环境工程系
杭州电子科技大学外国语学院
出处
《水利水电技术》
CSCD
北大核心
2004年第10期61-63,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(50078048).
文摘
针对遗传算法收敛速度慢、传统BP算法易收敛于局部最优以及网络结构难以确定等问题,引进自适应遗传算法优化网络的权阈值以搜寻网络最优拓扑结构,并利用自适应遗传算法优化该网络的权阈值,建立基于改进BP网络的宏观管网状态模型.实例分析表明,改进模型具有较高的预测精度.
关键词
BP网络
自适应遗传算法
管网状态估计
Keywords
BP neural network
self-adaptive genetic algorithm
state estimation of pipe network
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TU990.3 [建筑科学—市政工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
自适应遗传算法优化管网状态估计神经网络模型
陈磊
张土乔
吕谋
何小香
《水利水电技术》
CSCD
北大核心
2004
9
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