Powell-Beale重开始算法在水质评价中的应用

被引：3

作者：

周慧 ^{[1
]}

王晓光 ^{[1
]}

周毅 ^{[2
]}

机构：

[1] 沈阳理工大学理学院

[2] 锦州市环境保护科学研究所

来源：

沈阳理工大学学报 | 2009年 / 28卷 / 04期

关键词：

BP神经网络; Powell-Beale算法; 水质评价; 随机样本; 泛化能力;

D O I：

暂无

中图分类号：

O241 [数值分析];

学科分类号：

摘要：

建立了基于Powell-Beale重开始算法的改进BP网络水质综合评价模型.该模型在网络权值训练中,以共轭梯度方向取代了标准BP网络的负梯度搜索方向,并通过设定的重新开始准则,适时调整搜索方向,加快了网络运行速度.实验结果表明,新模型改善了标准BP网络模型收敛速度较慢、易陷入局部极小或中断训练的缺陷,泛化能力较强,评价结果客观合理..

引用

页码：86 / 89

页数：4

共 6 条

[1] 基于随机样本的BP模型在水质评价中的应用 [J].

邹志红 ;

王学良 .

环境工程, 2007, (01) :69-71+5

[2] Beale-Powell重开始算法的收敛性 [J].

戴彧虹 ;

袁亚湘 .

中国科学(A辑), 1998, (05) :424-432

[3]

最优化理论与算法.[M].陈宝林编著;.清华大学出版社.2005,

[4]

环境质量评价原理与方法.[M].李祚泳等著;.化学工业出版社.2004,

[5]

模式分类.[M].(美)RichardO.Duda等著;李宏东;姚天翔等译;.机械工业出版社.2003,

[6]

Restart procedures for the conjugate gradient method.[J].M. J. D. Powell.Mathematical Programming.1977, 1

← 1 →