基于遗传优化神经网络的市政管网水质模型研究.pdf
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1、L. * g5 任 彬, 周荣敏(郑州大学 水利与环境学院, 河南 郑州 450002)K 1: 将遗传算法的全局搜索能力和 BP神经网络的局部学习能力有机结合,得到一种快速高效的建立供水管网余氯的水质模型的新方法b验证结果表明,遗传算法优化后的神经网络模型所需要考虑的参数较少,应用方便,预测精度和效率较高,在城市给水系统水质模拟预测研究中有一定的参考应用价值b1oM: 给水管网; 遗传算法; 神经网络; 水质模型; 遗传算子; Matlab工具箱ms |: TU991. 33 DS : B cI|: 1673- 9353(2010)03- 0031- 04do:i 10. 3969/.j i
2、ssn. 1673- 9353. 2010. 03. 009W ater qualitymodel ofmunicipal network basedon genetic optim ization neural networkRen Bin, Zhou Rongm in(School ofWaterConservancy genetic algorithm; neuralnetwork; water qualitymode;lgeneticoperator; M atlab toolbox1 背景介绍及数据样本整理 o ) ? E by 5 o , VYV5 B oM? p,V7 | o e
3、SS =,4 p ? b34 g # s5Tu,5 oT eSSy0,sY P * L. EV * y ,i1 rTb l“ 32F o “,V s_BB) B325 b2 基于 BP神经网络的给水管网水质模型 * (ANN) BdL) “d, z1a1F p ? b * ZEy 5 y ZEKv uY # o h #31#第 4卷 第 3期2010年 6月 供水技术WATER TECHNOLOGY Vo.l 4 No. 3Jun. 2010,71 pBra vaV oM ,YV “ |c M? p2- 3b211 BP * !94- 5 * 6n5 a “ b , % 4 y , 61 b9
4、 , “ 4, “ 1b 6,V32F |5F T z k“, :27F b c 7- 9 s , V f , f ( o) H,1 cb %5B c,y B BP * b c * 10- 11 L=5 %, ?1b -B1o L, 4 S, / F, c+y 1b L4 “ -dBZEb c * S2, 9E KD * b9F * V, P *rTnV1bV1 * 1Tab. 1 Comparison of different network structure c* Q MSEM1“ RKvM/% HW/s2 300 000 0. 034 014 20 0. 573 20. 13 420.
5、 803 300 000 0. 009 537 94 0. 901 13. 34 426. 674 300 000 0. 002 290 60 0. 977 8. 57 427. 105 300 000 0. 002 203 32 0. 978 2. 98 430. 966 300 000 0. 002 057 62 0. 979 0. 026 432. 027 300 000 0. 002 059 69 0. 979 0. 23 434. 54V1 V A, * 6 HrTKz,9F * X ?4 * , %6 c *, y * 4 61b .f 412- 13Matlab Q4 3.f :
6、Lf aLog-sigmoidtan-sigmoidbdL5, dL.f , Lf, SbdL.f 7, “ (v , H,Log-sigmoidf ,5Tan-sigmoidf byN,Qy % cWTan-sigmoidf ( tansig), c WLf ( purelin)b f 4y %BP * S E:traingd Eb N EZE postregf 9 “ “S BR,iN NBP * Eb2. 2 BP * BP * T m1m3 Ubm1 wLFig. 1 Curve ofnetwork training errorm1 V A, 39 209Q,Kr “S, (ZMSE0
7、. 002 999 98b ,V9 H62. 28 sbV T V/ : n5,BP * ? z E g 5 M f , M1“ ?r0. 97, E zb Q, BP * ? ,KvM3. 21%b , L=T1 1 V P, L=Til zb#32#第 4卷 第 3期 供 水 技 术 2010年 6月m2 “ ERFig. 2 FittingR value ofmodel for the training samplem3 QBB E Fig. 3 M odeling and prediction data curveafter renormalization3 遗传优化 BP神经网络的算
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