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遗传算法改进BP神经网络在地下水水质评价中的应用
  • ISSN号:1671-6833
  • 期刊名称:《郑州大学学报:工学版》
  • 时间:0
  • 分类:P641.8[天文地球—地质矿产勘探;天文地球—地质学]
  • 作者机构:[1]郑州大学电气工程学院
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60774059)
中文摘要:

为了准确、高效地评定地下水水质,提出了一种遗传算法与神经网络相结合的混合评价算法,针对水质评价的多变量和非线性,采用BP神经网络对其进行综合评价计算,BP算法易陷入局部极小的缺点则通过引入遗传算法来克服,将两者有机的结合起来实现神经网络的训练和知识库的建立.通过算法比较和实例结果分析,证明了该算法的有效性.

英文摘要:

A hybrid evaluation algorithm is proposed in this paper by combining BP neural network with genetic algorithms,in order to evaluate groundwater quality accurately and efficiently.In view of the multi-variable and nonlinear characteristics of water assessment,BP neural network is introduced here to make comprehensive evaluation and calculation.As for the shortcoming that BP algorithm is easily trapped to a local optimum,it can be overcomed through the introduction of genetic algorithms,and the two will work ...

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期刊论文 45 会议论文 24 获奖 6 专利 4
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期刊信息
  • 《郑州大学学报:工学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:河南省教育厅
  • 主办单位:郑州大学
  • 主编:李燕燕
  • 地址:郑州市高新区科学大道100号
  • 邮编:450001
  • 邮箱:gxb@zzu.edu.cn
  • 电话:0371-67781276 67781277
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-6833
  • 国内统一刊号:ISSN:41-1339/T
  • 邮发代号:36-232
  • 获奖情况:
  • 全国高校优秀学报,河南省优秀科技期刊一等奖,河南省高校学报“三优”评比一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:5750