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改进遗传神经网络方法在大气环境质量评价中的应用
被引:18
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
杨立民
许有鹏
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
南京大学城市与资源学系
许有鹏
机构
:
[1]
南京大学城市与资源学系
来源
:
环境科学研究
|
1999年
/ 02期
关键词
:
遗传算法,BP网络,大气环境质量,评价;
D O I
:
10.13198/j.res.1999.02.31.yanglm.007
中图分类号
:
X823 [大气评价];
学科分类号
:
0706 ;
070602 ;
摘要
:
运用双极性压缩函数适应度定标和基于排挤方法的选择算子改进标准遗传算法(SGA),使其成为简单通用、快速收敛的并行全局搜索算法。利用该算法优化误差反向传播网络(BPN),克服了BPN收敛慢和不具有全局收敛性的缺陷,在此基础上,建立大气环境质量评价模型,并将该模型用于实例。结果表明,该方法用于大气环境质量评价是可行的。
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页码:31 / 34
页数:4
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[1]
有教师的线性基本函数前向三层神经网络结构研究
[J].
高大启
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机构:
江苏理工大学信息科学研究所!镇江
高大启
.
计算机学报,
1998,
(01)
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[2]
灰色聚类在大气环境质量评价中的应用
[J].
邓超冰
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机构:
广西北海海洋环境监测中心站
邓超冰
.
环境污染与防治,
1990,
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[3]
遗传算法及其应用[M]. 人民邮电出版社 , 陈国良等编著, 1996
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