遗传算法优化BP神经网络在水质评价中的应用  

Application of Genetic Algorithm to Optimize BP Neural Network in Water Quality Assessment

作　　者：宋洁[1] 冯青 Song Jie;Feng Qin

机构地区：[1]黄河水利委员会上游水文水资源局,甘肃兰州730030

出　　处：《甘肃科技》2024年第1期33-41,共9页Gansu Science and Technology

摘　　要：通过对常规BP神经网络和遗传算法深入研究后,提出将二者结合起来,取长补短,并采用黄金分割算法确定神经网络模型隐含层节点数,借助MATLAB软件建立了遗传算法优化后的BP神经网络水质评价模型,解决了初始权值、阈值确定难,易陷入局部极值以及网络收敛慢等问题,同时结合2021年黄河上游部分断面地表水环境质量评价进行了实例仿真实验,验证了该模型的可行性和准确性。遗传算法优化后的BP神经网络不仅能从全局考虑污染因子对评价结果的影响,而且解决了常规BP神经网络易陷入局部极值的问题,提高了网络的识别精度,评价结果更准确,更符合实际水体情况,在一定程度上改善了传统评价方法的片面性和主观性,对现有的水环境质量评价方法的改进起到了积极作用。

关 键 词：BP神经网络 遗传算法 黄金分割算法 水环境质量评价 MATLAB 

分 类 号：X824[环境科学与工程—环境工程] TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]