基于人工蜂群算法与BP神经网络的水质评价模型

发布时间：2018-03-04 13:34

  本文选题：神经网络　切入点：人工蜂群(ABC)算法　出处：《环境工程学报》2012年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对BP网络水质评价模型的不足,引入人工蜂群(ABC)算法,将求解BP神经网络各层权值、阀值的过程转化为蜜蜂寻找最佳蜜源的过程,提出了一种新的结合人工蜂群算法的BP网络水质评价方法(ABC-BP)。并以2000—2006年渭河监测断面的10组实测数据作为测试样本对其水质进行了评价,实验结果表明该方法得到的水质评价结果准确,并具有很强的稳定性和鲁棒性。
[Abstract]:In view of the shortage of BP network water quality evaluation model, the artificial bee colony ABC algorithm is introduced to solve the weight and threshold of BP neural network. The process of finding the best honeybee source is the process of solving the weight and threshold value of BP neural network. In this paper, a new BP network water quality evaluation method combined with artificial bee colony algorithm is proposed, and the water quality is evaluated with 10 sets of measured data of Weihe River monitoring section from 2000 to 2006 as test samples. The experimental results show that the method is accurate, stable and robust.
【作者单位】： 佛山科学技术学院自动化系;华南理工大学自动化科学与工程学院;
【基金】：佛山市科技发展专项基金(2009033) 广东省2009度安全生产科技发展项目
【分类号】：X824

【参考文献】

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【共引文献】

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