【摘 要】
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采用循环算法确定最佳BP神经网络结构,建立BP神经网络水质模型进行预测。鉴于BP神经网络学习收敛速度慢、易陷入局部极值等缺点,在相同网络结构及期望误差等条件下,运用GA优
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采用循环算法确定最佳BP神经网络结构,建立BP神经网络水质模型进行预测。鉴于BP神经网络学习收敛速度慢、易陷入局部极值等缺点,在相同网络结构及期望误差等条件下,运用GA优化BP神经网络初始权值和阈值,构建GA-BP以及多隐层BP神经网络水质预测模型,以云南省某水库总氮预测为例进行预测与比较分析。结果表明:①GA-BP网络水质模型预测精度高于基本BP网络,表明遗传算法能有效优化BP网络初始权值和阈值。②增加BP神经网络隐层数能进一步提高网络预测精度,但训练时间也随着延长。③GA-BP及多隐层BP可作为提高网络预测精度的有效方法,二者均可用于水质预测预报,可为水质预测预报提供新的途径和方法。相对而言,GA-BP模型收敛速度快、预测精度高,具有一定的计算优势。
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