【摘 要】
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为提高水体中氨氮的预测精度,本文提出一种基于SOA改进BP神经网络的预测模型。首先,采用具有较好全局搜索能力和局部搜索能力的SOA算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化
【机 构】
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青海民族大学物理与电子信息工程学院,中国科学院上海微系统与信息技术研究所
【基金项目】
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中国科学院无线传感网与通信重点实验室开放基金(2016002),青海民族大学校级重点项目5G中干扰消除关键技术研究(2019XJZ09)
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为提高水体中氨氮的预测精度,本文提出一种基于SOA改进BP神经网络的预测模型。首先,采用具有较好全局搜索能力和局部搜索能力的SOA算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,防止其在训练过程中陷入局部最优值,而后采用优化后的权值和阈值作为BP神经网络的初始权值和阈值对其进行训练。仿真结果表明所提出的新模型对水体中的氨氮含量具有更高的预测精度,且提出模型的收敛速度较传统BP神经网络更快,可更好的应用于复杂水体中氨氮的预测。
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