基于遗传神经网络模型的水质综合评价

摘要：

建立了用于水质综合评价的遗传神经网络模型.该模型运用遗传算法优化改进型BP神经网络的初始权值和阈值,具有快速学习网络权重和全局搜索的能力,有效解决了BP神经网络容易陷入局部极小点和训练结果不稳定的问题.采用苏帕河梯级电站的水质监测数据对该模型进行了测试,并与其他方法进行了比较.结果表明,该方法用于水质综合评价客观、合理、准确,有其独特的优越性.

关键词：遗传算法、改进型BP神经网络、水质综合评价、苏帕河流域梯级电站

所属期刊栏目：22

分类号：X524(水体污染及其防治)

资助基金：Tianjin Natural Sci. Found043605611

在线出版日期：2006-06-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：45-48