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GA-BP优化TS模糊神经网络水质监测与评价系统预测模型的应用——以太湖为例
被引量：
18
1
作者
肖金球
周翔
+2 位作者
潘杨
冯威
陈多观
《西南大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第12期110-119,共10页
针对水质监测与评价系统在太湖应用过程中水质数据和水质等级评价不准确的问题,建立了一种多隐含层改进型GA-BP神经网络来辨识复杂的水质模型,以均方误差MSE作为个体适应度,并在权值调整过程中加入动量因子来加快收敛速度,获取最优权阈...
针对水质监测与评价系统在太湖应用过程中水质数据和水质等级评价不准确的问题,建立了一种多隐含层改进型GA-BP神经网络来辨识复杂的水质模型,以均方误差MSE作为个体适应度,并在权值调整过程中加入动量因子来加快收敛速度,获取最优权阈值,提高其拟合程度和泛化能力.根据校准后水质的pH、溶解氧、浊度和氨氮数据,利用TS模糊神经网络建立了适用于当地水质评价的模型.仿真测试结果充分说明改进型GA-BP优化TS模糊神经网络对复杂水质模型的拟合程度更高,水质数据的均方误差、绝对误差更小,绝对误差保持在1.5%以内,水质等级预测精度提高14.28%.
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关键词
水质评价
多参数
遗传算法
BP神经网络
TS模糊神经网络
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题名
GA-BP优化TS模糊神经网络水质监测与评价系统预测模型的应用——以太湖为例
被引量：
18
1
作者
肖金球
周翔
潘杨
冯威
陈多观
机构
苏州
科技
大学
电子与信息工程学院
江苏省
环境
科学与工程重点实验室
江苏省工程技术中心
苏州科技大学环境生物科技研究所
出处
《西南大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第12期110-119,共10页
基金
国家科技部重大水专项(2017ZX07205003)
江苏省产学研前瞻性联合基金项目(BY2011132)
+1 种基金
江苏省研究生创新与教改项目(091580001)
苏州科技大学研究生创新工程基金项目(SKCX17_025)
文摘
针对水质监测与评价系统在太湖应用过程中水质数据和水质等级评价不准确的问题,建立了一种多隐含层改进型GA-BP神经网络来辨识复杂的水质模型,以均方误差MSE作为个体适应度,并在权值调整过程中加入动量因子来加快收敛速度,获取最优权阈值,提高其拟合程度和泛化能力.根据校准后水质的pH、溶解氧、浊度和氨氮数据,利用TS模糊神经网络建立了适用于当地水质评价的模型.仿真测试结果充分说明改进型GA-BP优化TS模糊神经网络对复杂水质模型的拟合程度更高,水质数据的均方误差、绝对误差更小,绝对误差保持在1.5%以内,水质等级预测精度提高14.28%.
关键词
水质评价
多参数
遗传算法
BP神经网络
TS模糊神经网络
Keywords
water quality evaluation
multi-parameter
genetic algorithm
BP neural network
TS fuzzy neural network
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
GA-BP优化TS模糊神经网络水质监测与评价系统预测模型的应用——以太湖为例
肖金球
周翔
潘杨
冯威
陈多观
《西南大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2019
18
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