%0 Journal Article
%T 基于自适应遗传小波神经网络的水质评价建模
%A 任金霞
%A 余志武
%A 游鑫
%J 环境工程
%P 144-148
%D 2015
%R 10.13205/j.hjgc.201505031
%X 水环境污染过程的非确定性和非线性,使得传统的水质评价方法存在局限性。为了提高水质评价的准确性,提出了一种基于改进小波神经网络(waveletneuralnetwork,WNN)的水质评价模型。采用自适应遗传算法(adaptivegeneticalgorithm,AGA)对小波神经网络的初始权值进行优化,再通过小波神经网络算法对网络进行训练,最后对训练好的网络展开测试。仿真结果表明,自适应遗传算法和小波神经网络的结合提高了网络的训练效率,该方法可以用于水质评价建模,并且评价结果具有较高的精度和准确性。
%U http://hjgc.ic-mag.com/CN/abstract/abstract14482.shtml