向娜
- 作品数：4 被引量：65H指数：3
- 供职机构：华南理工大学更多>>
- 发文基金：佛山市科技发展专项基金更多>>
- 相关领域：环境科学与工程自动化与计算机技术更多>>
- 基于模糊BP神经网络的水质评价被引量：2
- 2011年
- 在BP网络模型基础上构建了隶属度BP网络模型,针对模型特点,建立了水质评价标准指标矩阵,并采用扩展方法构建了网络训练样本,将所建立的模型应用于佛山某污水处理厂的出水口水质评价,应用模糊隶属度方法实现水质级别评价,可以简明地表示水质接近于某类标准水质的程度。研究表明,本算法使评价的结果更具体准确、更符合评价水体水质情况,能为污水处理厂出水口水质的有效监督提供科学依据。
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- 关键词：神经网络水质评价
- 基于人工蜂群算法与BP神经网络的水质评价模型被引量：39
- 2012年
- 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。
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- 关键词：神经网络水质评价
- 基于神经网络和人工蜂群算法的水质评价和预测研究
- 水是人类赖以生存和发展的重要资源，然而随着经济的发展，水资源的短缺和水资源污染已成为我国经济社会发展面临的重大问题。水质的评价和预测是水环境研究的重要内容，是水资源管理和维护的重要手段。 人工蜂群算法是受启于蜜蜂采...
- 向娜
- 关键词：人工蜂群算法水质评价水质预测
- 文献传递
- 基于ABC优化算法的神经网络水溶解氧预测被引量：12
- 2013年
- 研究水溶解氧预测精确度问题,对指导水厂生产和水产养殖业,为地表水环境的管理提供科学依据。影响水溶解氧量的因素高度关联耦合而难以建立具有普适性的模型,而神经网络由于非线性问题处理能力被广泛应用于溶解氧预测的研究,但是神经网络存在收敛速度慢、网络对初始值敏感、容易陷入局部极小值等缺点而影响预测的精确性和稳定性。为了解决上述问题,在现有算法的基础上,提出了一种人工蜂群算法(ABC)与BP神经网络融合的水溶解氧预测模型。利用ABC算法寻找最优的网络权值和阀值,建立了ABC-BP预测模型对溶解氧进行预测,并分析了输入水质变量对溶解氧的影响权重,最后与遗传优化BP神经网络方法的溶解氧预测结果进行比较。仿真结果表明ABC-BP算法预测精度更高,误差更稳定。
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- 关键词：神经网络人工蜂群算法溶解氧
