改进的ＢＰ网络在地下水水质评价中的应用

详细信息   

• 责任者：耿冬青^c长春科技大学 ; 张洪国 ; 王福刚
• 刊名：世界地质
• 出版年：2000
• 卷期：１９^b４
• 关键词：地下水水质评价 ; 神经网络系统20^a应用
• 页码：３６６～３６９，３７４
• 索书号：P250.6/165
• 图表：表３参９
• 分类号：1500
• 文摘期号：2001/09

摘要

浮点遗传算法是一种直接采用浮点数据编码的遗传算法。它不对优化变量进行二进制编码，直接采用浮点数据。在这种编码方式中要保持自然选择的效果，遗传算子要作相应的修改，必须建立区别于传统遗传算法的基因操作方式，包括复制、交叉和变异操作。该文利用浮点遗传算法（ＦＧＡ）来训练网络，是预先固定ＢＰ网络的拓扑结构，而后用浮点遗传算法来优化ＢＰ网络的连接权重。其步骤为：１直接采用浮点数据作为权重编码方案，生成初始群体；２根据群体中每个个体，构造出相应的ＢＰ网络；３根据一定的性能评价准则，计算网络适合度；４根据适合度大小，决定各个个体繁衍后代的几率，完成选种；５选种后的群体按照一定的概率通过交叉、变异得到新一代群体；６返回到第２步，直接满足性能要求。应用改进的ＢＰ网络对四平市地下水水质进行评价，结果证明，浮点遗传算法对ＢＰ网络连接权的优化有很好的效果。（司春玲）