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徐康耀

作品数:2 被引量:12H指数:2
供职机构:徐州工程学院信电工程学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金更多>>
相关领域:环境科学与工程水利工程更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 1篇水利工程
  • 1篇环境科学与工...

主题

  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇网络
  • 1篇地下水
  • 1篇地下水质
  • 1篇地下水质量
  • 1篇地下水质量评...
  • 1篇神经网络算法
  • 1篇数据分析
  • 1篇水质
  • 1篇水质量
  • 1篇水质量评价
  • 1篇群算法
  • 1篇网络算法
  • 1篇空气质量
  • 1篇海豚
  • 1篇PNN
  • 1篇BP神经
  • 1篇BP神经网
  • 1篇BP神经网络

机构

  • 2篇徐州工程学院

作者

  • 2篇赵建强
  • 2篇徐康耀

传媒

  • 1篇环境工程
  • 1篇节水灌溉

年份

  • 2篇2015
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于BAPSO-PNN神经网络算法的空气质量评价研究被引量:6
2015年
针对空气质量级别的影响因子较多,存在实时性、非线性和随机变化的特点,提出一种基于频率粒子群优化概率神经网络的算法(BAPSO-PNN)来对空气质量状况进行评价。文章利用改进粒子群算法能够有效调节全局和局部搜索平衡性的优点,对PNN网络中的spread参数进行优化,从而建立BAPSO-PNN算法,并从数据分析的角度来对空气质量状况进行评价,最后与经典算法PSO-PNN的仿真结果进行对比。结果表明,BAPSO-PNN算法具有较高的评价精度、运算和收敛速度,具有较高的实际应用价值。
葛考时贝贝徐康耀赵建强
关键词:数据分析
基于DPA-BP神经网络的地下水质综合评价被引量:6
2015年
为了提高地下水质量的预测精度,提出了一种由海豚群算法与BP神经网络结合的水体质量评价方法(DPA-BP)。算法的主要思想是将求解BP神经网络最优权值和阈值的过程转化为海豚群捕食寻求最优位置的过程,通过逐代寻优,确定BP网络评价水环境质量的最优权值、阈值。并对文献[9]中8个采样点地下水的数据与其他算法进行对比评价。结果表明,DPA-BP算法对地下水质评价的精确性高、稳定性好,具有较好的鲁棒性和实际工程实用价值。
徐康耀葛考赵建强林佳文
关键词:BP神经网络地下水质量评价
共1页<1>
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