自适应遗传算法与弹性BP神经网络的亚硝酸盐浓度预测

本文主要探讨了利用自适应遗传算法与弹性BP神经网络相结合的方法构建亚硝酸盐浓度预测模型，以解决营养盐在线检测的问题。通过改进的自适应遗传算法优化BP神经网络的初始参数，提高了预测效率和准确性。实验结果显示，此模型能有效预测亚硝酸盐浓度，相对误差主要在0%至30%之间，且性能优于单纯的弹性BP神经网络模型。 在当前的营养盐检测中，主要依赖于化学分析方法，这存在无法实时监测的局限性。为了克服这一问题，作者提出了一种创新的预测模型，将自适应遗传算法（Adaptive Genetic Algorithm, AGA）与弹性反向传播（Elastic Backpropagation, eBP）神经网络结合起来。自适应遗传算法是一种优化算法，模仿生物进化过程中的自然选择、交叉和变异等机制，用于搜索最佳解。在此模型中，AGA被用来优化神经网络的初始权重和阈值，从而加快预测过程并提高预测精度。 弹性BP神经网络是在传统的BP网络基础上进行改进，引入了动态调整的学习率，能够更好地适应训练过程中的非线性问题，减少训练过程中的震荡和过拟合现象。在亚硝酸盐浓度预测的应用中，该模型利用影响亚硝酸盐浓度的各种因素（如温度、pH值、流速等）作为输入，通过训练后能够预测未来的亚硝酸盐浓度。 实验仿真结果显示，基于弹性BP神经网络的预测模型对于营养盐浓度的预测是有效的，预测误差相对较小，大部分集中在0%到30%的范围内，表明模型具有较高的预测准确度。进一步地，当结合自适应遗传算法后，预测模型的整体性能得到了提升，预测效果优于仅使用弹性BP神经网络的模型，验证了所提方法的有效性和优越性。 关键词涉及到的核心技术包括亚硝酸盐检测、预测模型、自适应遗传算法以及弹性BP神经网络。这些技术在环境科学、水处理、水质监测等领域有广泛应用，能够帮助科学家和工程师更好地理解和预测水体中的亚硝酸盐变化，对环境保护和水资源管理具有重要意义。 中图分类号为TP391，表明这是计算机科学技术领域的论文，而文献标志码A则表示这是一篇原创性的科研论文。文章编号1671-024X（2015）03-0067-06则标识了该论文在特定期刊上的具体信息。