【摘 要】
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为了提高西江水质预测的精度,提出一种改进粒子群算法优化BP神经网络的水质预测模型.首先,为提高PSO算法的收敛速度并避免其陷入局部最优,PSO算法种群被划分为普通子群、优良
【机 构】
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广东工商职业技术大学 公共教学部,广东 肇庆 526020
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为了提高西江水质预测的精度,提出一种改进粒子群算法优化BP神经网络的水质预测模型.首先,为提高PSO算法的收敛速度并避免其陷入局部最优,PSO算法种群被划分为普通子群、优良子群和较差子群,提出一种云模型改进PSO惯性权重的云模型粒子群算法;其次,针对BP神经网络存在收敛速度慢和局部最优的问题,运用云模型粒子群算法迭代寻优获取BP神经网络的最佳初始权值和阈值;再次,将影响地表水质等级的主要因素作为CPSO-BP的输入,水质等级作为CPSO-BP的输出,建立CPSO-BP的水质等级预测模型.以西江2011年-2018年的水质监测数据为研究对象,与PSO-BP、GA-BP、DE-BP和BP模型进行了对比,研究结果表明,CPSO-BP水质预测的精度最高,且具有更快的收敛速度.
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