GA⁃BP神经网络在NB⁃IoT水质监测系统中的应用研究

摘要：

针对水质分类模型存在评估准确率不高、训练速率慢及样本规模要求大等问题,引入遗传算法优化的BP神经网络实现水质分类模型训练.在水质终端节点中,驻留训练后的参数,实现多传感器数据融合.经同类样本训练下比较,GA?BP神经网络的水质分类模型平均收敛速度比传统BP神经网络快且不易陷入局部极小值,并保证了较好的准确率,表明利用GA?BP神经网络在NB?IoT水质监测系统中有较为良好的应用推广价值.

关键词：水质监测、系统设计、模型训练、GA-BP神经网络、数据融合、实验分析

所属期刊栏目：43

分类号：TN99⁃34

资助基金：国家自然科学基金项目61672369

在线出版日期：2020-12-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：30-33,37