中国科学院机构知识库网格
Chinese Academy of Sciences Institutional Repositories Grid
基于粒子群优化算法和RBF神经网络的水质评价方法研究

文献类型:期刊论文

作者文大化
刊名长春理工大学学报(自然科学版)
出版日期2014-10-15
期号5页码:141-145
关键词粒子群优化算法 RBF神经网络 水质评价
中文摘要将粒子群优化算法和RBF神经网络相结合,建立了基于神经网络的水质评价模型,实现了对水质的合理评价。通过采用粒子群优化算法对RBF神经网络的参数进行优化,提高了神经网络的收敛速度和精度,进一步提高了水质评价方法的精确程度。通过与传统的神经网络水质评价方法的对比,验证了本文方法的可靠性和优越性。
语种中文
公开日期2015-05-27
源URL[http://ir.ciomp.ac.cn/handle/181722/43524]  
专题长春光学精密机械与物理研究所_中科院长春光机所知识产出
推荐引用方式
GB/T 7714
文大化. 基于粒子群优化算法和RBF神经网络的水质评价方法研究[J]. 长春理工大学学报(自然科学版),2014(5):141-145.
APA 文大化.(2014).基于粒子群优化算法和RBF神经网络的水质评价方法研究.长春理工大学学报(自然科学版)(5),141-145.
MLA 文大化."基于粒子群优化算法和RBF神经网络的水质评价方法研究".长春理工大学学报(自然科学版) .5(2014):141-145.

入库方式: OAI收割

来源:长春光学精密机械与物理研究所

浏览0
下载0
收藏0
其他版本

除非特别说明,本系统中所有内容都受版权保护,并保留所有权利。