基于粒子群优化BP神经网络的水质监测方法研究

  • 打印
  • 收藏
收藏成功
微博 QQ空间 微信


打开文本图片集

摘  要：近年来，随着人工智能应用范围的逐渐扩大，各行各业都与人工智能存在或多或少的联系。传统的水质监测方法包括人工采样与实验室分析、现场检测和遥感技术等，这些方法存在时效性差、覆盖范围有限、数据不连续且成本高昂等问题。神经网络的出现大幅提升了传统技术在预测和数据处理方面的效果。在此基础上，通过粒子群算法对BP神经网络进行优化（PSO-BP），结果显示优化后的模型具有更高的准确度和更小的误差。（剩余7429字）

试读结束

目录
monitor