基于头脑风暴优化算法与BP神经网络的海水水质评价模型研究

摘要：

针对基于传统BP神经网络的海水水质评价模型存在易陷入局部极小等问题,提出了一种新的利用头脑风暴优化算法(BSO)优化BP神经网络的海水水质评价模型(BSO-BP).该模型引入具有全局寻优特点的头脑风暴优化算法,用于模拟人类提出创造性思维解决问题的过程,具有强大的全局搜索和局部搜索的能力,同时利用BP神经网络所具有良好的非线性映射能力、学习适应能力和容错性,最大程度上考虑到海洋水质评价因素的非线性和非平稳的关系,得到BP神经网络的各层权值、阈值的最优解,使得海水水质评价结果准确合理.并以胶州湾海域的12个监测站位的监测数据作为评价样本进行水质评价,实验结果表明该评价模型能够克服局部极小问题,评价结果准确性较高,并具有一定的实用性.

关键词：海洋环境科学、头脑风暴优化算法、BP神经网络、海水水质评价

所属期刊栏目：39

分类号：P76;X824(海洋环境科学)

资助基金：青岛市创新创业领军人才资助项目15-07-03-0030;农业部水产养殖数字农业建设试点资助项目2017-A2131-130209-K0104-00

在线出版日期：2020-04-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：57-62