SSO-BP模型在水资源可再生能力评价中的应用

发布时间：2019-11-24 06:45

【摘要】：为评价区域水资源可再生能力,提出了水资源可再生能力评价指标体系和分级标准,构建了基于BP神经网络的评价模型,并以云南省文山州水资源可再生能力评价为例进行实例研究。首先,遴选出单位面积水资源量等10个指标,构建水资源可再生能力评价指标体系和分级标准;其次,针对BP神经网络初始权值和阈值难以确定的不足,利用一种全新的仿生群体智能算法——群居蜘蛛优化(SSO)算法优化BP神经网络初始参数,提出了SSO-BP评价模型,并通过6个高维复杂函数对SSO算法进行验证,且与粒子群优化(PSO)算法进行对比;最后,利用SSO-BP模型对实例进行水资源可再生能力评价。结果表明:1 SSO算法具有较好的收敛精度和全局寻优能力,可有效提高BP神经网络模型的预测精度和泛化能力。2文山州各评价区域2014年水资源可再生能力处于最强与中等之间,符合区域现状。
【图文】：

1100PSO9．89e－22．40e－11．66e－14．03e－20从表3可以看出，在各个测试函数两种算法皆独立运行20次的情况下，SSO算法收敛精度完全优于PSO算法，表现出较高的寻优精度和较好的算法执行能力。其中SSO算法对Ackley、Sphere、Quadric、Step和Zakharov函数获得的最优值、最劣值、平均值和标准差均比PSO算法的优化结果提高了10个数量级以上。对于Griewank函数，两种算法寻优成功能率均未达到100%，但SSO算法的寻优结果要比PSO算法高出1个数量级以上。从图1，2，3，5及图6来看，SSO算法的寻优精度明显优于PSO算法。图1Ackley函数测试寻优曲线由以上分析可见，SSO算法对于复杂高维函数具有较高的寻优精度和全局搜索能力。图2Sphere函数测试寻优曲线图3Quadric函数测试寻优曲线图4Griewank函数测试寻优曲线图5Step函数测试寻优曲线5实例应用5．1研究区概况文山州位于云南省东南部，属亚热带低纬度高原季风气候区，全州总面积31456km2，辖文山、砚山、西36

榭鱿拢tSO算法收敛精度完全优于PSO算法，表现出较高的寻优精度和较好的算法执行能力。其中SSO算法对Ackley、Sphere、Quadric、Step和Zakharov函数获得的最优值、最劣值、平均值和标准差均比PSO算法的优化结果提高了10个数量级以上。对于Griewank函数，两种算法寻优成功能率均未达到100%，但SSO算法的寻优结果要比PSO算法高出1个数量级以上。从图1，，2，3，5及图6来看，SSO算法的寻优精度明显优于PSO算法。图1Ackley函数测试寻优曲线由以上分析可见，SSO算法对于复杂高维函数具有较高的寻优精度和全局搜索能力。图2Sphere函数测试寻优曲线图3Quadric函数测试寻优曲线图4Griewank函数测试寻优曲线图5Step函数测试寻优曲线5实例应用5．1研究区概况文山州位于云南省东南部，属亚热带低纬度高原季风气候区，全州总面积31456km2，辖文山、砚山、西36

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2565320