基于AM-MCMC的RAGA-BP网络在灌区水质评价中的应用

作者：冯杰; 邢贞相; 闫海; 付强

来源：沈阳农业大学学报, 2008, (04): 463-467.

• 灌区水质评价
• MCMC
• AM算法
• RAGA
• BP water quality evaluation
• Markov Chain Monte Carlo simulation
• Adaptive Metropolis algorithm
• BP

BP神经网络模型用于水质进行评价的研究已经很多,然而,传统的BP神经网络无法考虑相邻水质级别临界处的模糊性,评价指标较多时运行速度慢,且由于训练样本少和代表性差,评价结果精度不高。建立了基于AM-MCMC算法的RAGA-BP模型,利用RAGA能够选出最优的BP网络初始结构;AM-MCMC算法模拟足够的代表性好的样本为BP网络训练所需,用于灌区的水质评价。实例研究表明,与传统的BP网络相比,基于AM-MCMC的RAGA-BP网络收敛速度提高约20%,评价结果与实际水质比较更为客观、合理。基于AM-MCMC的RAGA-BP模型能考虑相邻水质级别临界处的模糊性,克服训练样本少的缺点生成足够的代表性好...

• 单位
  东北农业大学; 水资源与水电工程科学国家重点实验室; 武汉大学; 黑龙江省农垦总局; 河海大学