基于自适应遗传小波神经网络的水质评价建模

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1、环境工程144EnvironmentalEngineering*基于自适应遗传小波神经网络的水质评价建模任金霞余志武游鑫(江西理工大学电气工程及自动化学院，江西赣州341000)摘要:水环境污染过程的非确定性和非线性，使得传统的水质评价方法存在局限性。为了提高水质评价的准确性，提出了一种基于改进小波神经网络(waveletneuralnetwork，WNN)的水质评价模型。采用自适应遗传算法(adaptivegeneticalgorithm，AGA)对小波神经网络的初始权值进行优化，再通过小波神经网络算法对网络进行训练，最后对训练好的网络展开测试

2、。仿真结果表明，自适应遗传算法和小波神经网络的结合提高了网络的训练效率，该方法可以用于水质评价建模，并且评价结果具有较高的精度和准确性。关键词:小波神经网络;水质评价;遗传算法;自适应;评价模型DOI:10.13205/j．hjgc．201505031MODELFOＲWATEＲQUALITYEVALUATIONBASEDONWAVELETNEUＲALNETWOＲKOFADAPTIVEGENETICALGOＲITHMＲenJinxiaYuZhiwuYouXin(SchoolofElectronicEngineering＆Automation，Jia

3、ngxiUniversityofScienceandTechnology，Ganzhou341000，China)Abstract:Thenonlinearityanduncertaintyofwaterenvironmentalpollutionmakethetraditionalwaterqualityevaluationmethodshavelimitations．Inordertoimprovetheaccuracyofwaterqualityevaluation，thepaperputforwardawaterqualityevalua

4、tionmodelbasedonimprovedwaveletneuralnetwork(WNN)．Theinitialweightsofthewaveletneuralnetworkwasoptimizedbasedonadaptivegeneticalgorithm(AGA)，andthentrainingthenetworkwastrainedbyusingthewaveletneuralnetworkalgorithm，andfinally，thetrainednetworkwastested．Thesimulationresultssh

5、owedthatthecombinationofadaptivegeneticalgorithmandwaveletneuralnetworkimprovedtheefficiencyofnetworktraining，andthismethodcouldbeusedinformodelofwaterqualityevaluation，andtheevaluationresultwouldhavehigherprecisionandaccuracy．Keywords:waveletneuralnetwork;waterqualityevaluat

6、ion;geneticalgorithm;adaptive;evaluationmodel0引言优点越来越多地被人们认识，越来越多的方法和新理我国水资源一直处于严重缺乏状态。过分追求论被应用到各个领域。而传统神经网络的理论体系经济的增长，缺乏对水资源和水环境合理有效的保并不能为其提供高效的实际应用。小波分析和人工护，造成河道断流、湖泊萎缩、生态退化。为防止水资神经网络的结合为神经网络的研究指明了新的方向。源问题进一步恶化，保护和治理水环境的工作迫在眉它不但具有小波分析的良好时频局部特性和层状空睫。传统的水质评价方法包括生物评价法、专家评价间结构，

7、而且还具有人工神经网络的自学习、自适应、法、指数评价法等，由于水环境系统和水环境污染过鲁棒性、容错性和推广能力。程的复杂非线性和非确定性特征，使得传统的方法和在水质评价和小波神经网络的理论基础上，本文工具力不从心。近年来也出现了不少新的评价模型，提出了一种基于改进小波神经网络的水质评价模型，如集对分析法、物元分析理论、灰色关联度评价方并将其应用于水质评价。仿真试验证明，自适应遗传法［1］和人工神经网络模型［2-4］等。小波神经网络可用于水质评价建模，有较高的精度和准确性，增强了评价方法的通用性和适用性。随着人工神经网络的不断发展，人工神经网络的*

8、国家自然科学基金(61262013)。1水质评价收稿日期:2014－09－16水质评价工作的常规程序如下:监测与评价Environmen