水利水电技术
水利水電技術
수이수전기술
WATER RESOURCES AND HYDROPOWER ENGINEERING
2013年
11期
26-28,39
,共4页
遗传算法%LM-BP网络%测试误差%水质预测
遺傳算法%LM-BP網絡%測試誤差%水質預測
유전산법%LM-BP망락%측시오차%수질예측
genetic algorithm%LM-BP network%testing error%water prediction
针对伦河孝感段近几年实际的氨氮含量,提出并建立随机遗传算法的LM-BP模型,并对该地区的氨氮含量数据进行取样、拟合、测试并预测.由于LM-BP网络对其初始权阈值敏感,泛化能力不强,故采用遗传算法(GA)对其初始权阈值进行了优化.为扩展初始种群的覆盖范围得到更优的测试结果,经过多次随机产生初始种群的多次优化,进一步提高了LM-BP网络的泛化能力.实测结果表明:该模型基本能100％拟合,测试误差不超过2％,能够采用该模型对该地区的氨氮含量进行预测,为水质预警预报和水环境规划治理提供科学依据.
針對倫河孝感段近幾年實際的氨氮含量,提齣併建立隨機遺傳算法的LM-BP模型,併對該地區的氨氮含量數據進行取樣、擬閤、測試併預測.由于LM-BP網絡對其初始權閾值敏感,汎化能力不彊,故採用遺傳算法(GA)對其初始權閾值進行瞭優化.為擴展初始種群的覆蓋範圍得到更優的測試結果,經過多次隨機產生初始種群的多次優化,進一步提高瞭LM-BP網絡的汎化能力.實測結果錶明:該模型基本能100％擬閤,測試誤差不超過2％,能夠採用該模型對該地區的氨氮含量進行預測,為水質預警預報和水環境規劃治理提供科學依據.
침대륜하효감단근궤년실제적안담함량,제출병건립수궤유전산법적LM-BP모형,병대해지구적안담함량수거진행취양、의합、측시병예측.유우LM-BP망락대기초시권역치민감,범화능력불강,고채용유전산법(GA)대기초시권역치진행료우화.위확전초시충군적복개범위득도경우적측시결과,경과다차수궤산생초시충군적다차우화,진일보제고료LM-BP망락적범화능력.실측결과표명:해모형기본능100％의합,측시오차불초과2％,능구채용해모형대해지구적안담함량진행예측,위수질예경예보화수배경규화치리제공과학의거.
