神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法在河流二次污染預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究.pdf

1、針對(duì)水質(zhì)的預(yù)測(cè)預(yù)警需要，本文主要圍繞提高河流二次污染水質(zhì)的預(yù)測(cè)精度來(lái)展開研究工作。 本文先對(duì)河流水環(huán)境基本知識(shí)，水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，水污染主要水質(zhì)指標(biāo)，水污染危害以及水中各種物質(zhì)的相互作用進(jìn)行研究，特別是河流水質(zhì)的二次污染。然后對(duì)當(dāng)今河流水質(zhì)模型的分類及常見的幾種河流水質(zhì)模型進(jìn)行研究。 在對(duì)水環(huán)境和水質(zhì)預(yù)測(cè)模型研究的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)討論了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的特點(diǎn)及其不足之處，針對(duì)BP算法易陷入局部極小、收斂速度慢的缺點(diǎn)，根據(jù)遺

2、傳算法具有全局尋優(yōu)的特點(diǎn)，提出了用一種遺傳算法實(shí)現(xiàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)重優(yōu)化的河流二次污染預(yù)測(cè)方法，充分考慮了BP算法的精確性和遺傳算法全局尋優(yōu)的特點(diǎn)，使BP算法擺脫局部極小的困擾，并且所訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)能夠達(dá)到要求的精度。 然后把遺傳算法優(yōu)化BP網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)重的方法應(yīng)用于河流二次污染水質(zhì)預(yù)測(cè)中，使用MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱的GUI工具建立預(yù)測(cè)系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并對(duì)建立的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行初始化、訓(xùn)練和仿真的各種操作，界面友好直觀，模型以預(yù)處理