基于遗传神经网络的环境质量评价系统
蒯圣龙1
李云辉2
1.安徽水利水电职业技术学院,安徽,合肥,2306012.昆明理工大学,国土资源工程学院,云南,昆明,650093
摘要：基于遗传神经网络的环境质量评价方法是用遗传算法和BP算法相结合的混合算法来训练环境质量评价神经网络预测模型的权值,即先通过遗传学习算法进行全局训练,再用权重调整BP算法进行精确训练,这一算法克服了BP算法收敛速度慢、易陷入局部极小等缺陷,环境质量评价实例证明提高了预测精度.又将三种评价方法的评价结果进行对比,得到该方法的评价结果比传统的专家评价法的评价结果更加准确.因此该方法也为环境质量评价提供了一种新的研究思路和分析方法.
关键词：环境质量评价遗传算法BP算法预测精度遗传神经网络
分类号：X820.2(环境质量分析与评价)
论文发表日期：2006-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：3( 62-64 )
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