【摘 要】
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针对工厂污水水质评价准确性低、实时性差等问题,提出一种将改进遗传算法(GA)和BP神经网络相结合对工厂污水的水质进行评价的方法。GA-BP神经网络不仅具有BP神经网络的非线性
【机 构】
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宁夏大学物理与电子电气工程学院,淮阴师范学院物理与电子电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61350008);江苏省高校产业化推进项目(JHB2012-55);国家星火计划(2012GA690166)~~
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针对工厂污水水质评价准确性低、实时性差等问题,提出一种将改进遗传算法(GA)和BP神经网络相结合对工厂污水的水质进行评价的方法。GA-BP神经网络不仅具有BP神经网络的非线性映射能力,还具有遗传算法的全局搜索能力。采用自适应算法对GA的交叉率和变异率进行改进,用GA优化BP的权值和阈值,将最优权值和阈值送给BP神经网络进行训练、预测,并与传统BP进行比较。实验结果表明,改进的GA-BP神经网络无论是收敛性、准确性还是实时性都优于传统BP网络。该方法用于污水水质评价具有应用推广价值。
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