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基于IGWO与BP神经网络的海洋沉积物质量评价
被引量:
1
1
作者
李海涛
邵泽东
《计算机仿真》
北大核心
2020年第8期344-347,共4页
针对单因子评价法在海洋沉积物质量评价中评价结果粗糙等问题,提出一种新的利用改进灰狼优化算法(IGWO)优化BP神经网络的海洋沉积物质量评价模型。该模型引入具有快速收敛、简单高效、全局优化能力较强特点的改进灰狼优化算法,在模拟灰...
针对单因子评价法在海洋沉积物质量评价中评价结果粗糙等问题,提出一种新的利用改进灰狼优化算法(IGWO)优化BP神经网络的海洋沉积物质量评价模型。该模型引入具有快速收敛、简单高效、全局优化能力较强特点的改进灰狼优化算法,在模拟灰狼捕猎的过程中得到了BP神经网络的各层权值、阈值的最优解。并以温州东部沿海海域的监测数据作为样本进行海洋沉积物的质量评价,实验结果表明该评价模型具有收敛速度快、准确性较高等特点,能够准确、合理地对海洋沉积物质量做出评价。
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关键词
改进灰狼优化算法
神经网络
海洋沉积物质量评价
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职称材料
题名
基于IGWO与BP神经网络的海洋沉积物质量评价
被引量:
1
1
作者
李海涛
邵泽东
机构
青岛科技大学信息科学技术学院
出处
《计算机仿真》
北大核心
2020年第8期344-347,共4页
基金
青岛市创新创业领军人才(15-07-03-0030)
农业部水产养殖数字农业建设试点项目(2017-A2131-130209-K0104-004)。
文摘
针对单因子评价法在海洋沉积物质量评价中评价结果粗糙等问题,提出一种新的利用改进灰狼优化算法(IGWO)优化BP神经网络的海洋沉积物质量评价模型。该模型引入具有快速收敛、简单高效、全局优化能力较强特点的改进灰狼优化算法,在模拟灰狼捕猎的过程中得到了BP神经网络的各层权值、阈值的最优解。并以温州东部沿海海域的监测数据作为样本进行海洋沉积物的质量评价,实验结果表明该评价模型具有收敛速度快、准确性较高等特点,能够准确、合理地对海洋沉积物质量做出评价。
关键词
改进灰狼优化算法
神经网络
海洋沉积物质量评价
Keywords
Improved grey wolf optimizer(IGWO)algorithm
Neural network
Marine sediment quality evaluation
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于IGWO与BP神经网络的海洋沉积物质量评价
李海涛
邵泽东
《计算机仿真》
北大核心
2020
1
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