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自适应粒子群算法和混沌理论的BP神经网络在水质评价中的应用
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上传时间: 2020-06-04
详细说明：为克服传统水质评价方法的不足，提出了一种结合粒子群优化（PSO），混沌理论，自适应策略和反向传播人工神经网络（BP ANN）进行评价的模型。中国渭河的水质 提出了一种具有自适应惯性权重和通过logistic函数调整混沌学习因子的改进PSO算法，并将其用于优化BP神经网络的网络参数。 平均绝对偏差（AAD），预测均方根误差（RMSEP）和平方相关系数的值分别为0.0061、0.0163和0.9903。 与BP ANN，PSO BP ANN等其他方法相比，该模型显示了最优的预测性能，具有较高的精度和良好的相关性。 结果表明，该方法具有良好的水质评价预测能力。 它方便，可靠，精度高，为水质提供了良好的分析和评价方法。
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