遗传神经网络在水质监测点优化布局中的应用

CN 11-2097/X ISSN 1000-8942

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遗传神经网络在水质监测点优化布局中的应用

徐俊, 周永华, 艾矫燕, 雷李义, 付旭生, 秦业海

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徐俊, 周永华, 艾矫燕, 雷李义, 付旭生, 秦业海. 遗传神经网络在水质监测点优化布局中的应用[J]. 环境工程, 2019, 37(6): 177-183.

引用本文:

徐俊, 周永华, 艾矫燕, 雷李义, 付旭生, 秦业海. 遗传神经网络在水质监测点优化布局中的应用[J]. 环境工程, 2019, 37(6): 177-183.

徐俊, 周永华, 艾矫燕, 雷李义, 付旭生, 秦业海. 遗传神经网络在水质监测点优化布局中的应用[J]. 环境工程, 2019, 37(6): 177-183.

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徐俊, 周永华, 艾矫燕, 雷李义, 付旭生, 秦业海. 遗传神经网络在水质监测点优化布局中的应用[J]. 环境工程, 2019, 37(6): 177-183.

遗传神经网络在水质监测点优化布局中的应用

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出版历程
- 刊出日期: 2019-06-29

摘要: 为科学全面地掌握湖泊水域的水质指标分布状况,以广西大学镜湖为实验研究对象,以无人船为平台将RBF神经网络与遗传算法相结合,对监测点的优化选择进行了讨论研究。分别对水质参数的单目标与多目标进行优化实验,并绘制拟合分布图。结果表明:遗传神经网络比传统的等距监测在水质参数的分布误差上具有明显优势,并在优化后至少6周内,其结果反映的数据依旧准确有效,说明遗传神经网络可明显提高水质监测的效率。

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