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基于模拟退火优化BP神经网络的pH值预测?

原文链接：万方

• 作者：

  尤丽华,吴静静,王瑶,宋淑娟

• 摘要：

  为自动准确测定水质pH值,采用大量的具有代表性的pH值检测数据为样本,提出了一种基于模拟退火优化BP神经网络的pH值预测方法。利用模拟退火算法优化BP网络的权值,调整优化样本的选取和隐层神经元数,训练BP神经网络预测模型得到最优解。由测试样本对网络进行了预测试验,并与非线性回归的预测结果进行了对比。结果表明,该方法对水质pH值预测具有较好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。

• 关键词：

  BP神经网络 模拟退火 pH值 非线性回归

• 作者单位：

  江南大学机械工程学院,江苏 无锡214122; 江苏省食品先进制造装备技术重点实验室,江苏 无锡214122

• 基金项目：

  国家自然科学基金项目(61305016)%江南大学自主科研计划青年基金项目(JUSRP1059)

• 来源期刊：

  传感技术学报

• 年，卷(期)：

  2014012