基于改进GA-BP神经网络的工厂污水监测系统研究.pdf

基于改进GA-BP神经网络的工厂污水监测系统研究 本文研究的主要内容是提出了一种基于改进GA-BP神经网络的工厂污水监测系统，旨在解决工厂污水水质评价准确性低、实时性差等问题。该系统结合了改进遗传算法（GA）和BP神经网络的优点，具有非线性映射能力和全局搜索能力。 工厂污水水质评价是一项复杂的任务，因为污水水质具有不确定性、多变、非线性、时变、强随机等特点。传统的单因子污染指数法、主成分分析法和人工神经网络法都存在一定的不足和缺点。因此，本文提出了基于改进GA-BP神经网络的工厂污水监测系统，以提高工厂污水水质评价的准确性和实时性。 改进GA-BP神经网络的特点是采用自适应算法对GA的交叉率和变异率进行改进，用GA优化BP的权值和阈值，将最优权值和阈值送给BP神经网络进行训练、预测，并与传统BP进行比较。实验结果表明，改进的GA-BP神经网络无论是在收敛性、准确性还是实时性都优于传统BP网络。 该系统的优点是可以实时监测工厂污水的水质，提高污水处理的效率和效果。同时，该系统也可以应用于其他领域的污水监测和处理，具有广泛的应用推广价值。 本文的主要贡献是提出了基于改进GA-BP神经网络的工厂污水监测系统的概念和设计理念，提供了一种新的解决方案来解决工厂污水水质评价的问题。该系统的应用可以提高污水处理的效率和效果，减少环境污染，保护环境资源。 关键技术点： * 改进GA-BP神经网络的设计和实现 * 自适应算法的应用于GA的交叉率和变异率的改进 * BP神经网络的权值和阈值的优化 * 工厂污水监测系统的设计和实现 相关知识点： * 神经网络的基本概念和类型 * BP神经网络的原理和应用 * 遗传算法的基本概念和应用 * 自适应算法的基本概念和应用 * 工厂污水监测系统的设计和实现 本文提出了基于改进GA-BP神经网络的工厂污水监测系统，旨在解决工厂污水水质评价准确性低、实时性差等问题。该系统具有广泛的应用推广价值，可以提高污水处理的效率和效果，减少环境污染，保护环境资源。