改进量子粒子群算法提升水质评价的模糊神经网络模型

本文主要探讨了改进量子粒子群算法在水质评价中的应用，特别是在训练T-S模糊神经网络模型方面。传统的粒子群算法（PSO）在训练神经网络模型时存在一些局限性，例如学习速度较慢、容易陷入局部最优解，以及模型精确度不高。这些问题限制了其在实际水质评价中的效率和适用性。 为了提升模型性能，研究人员提出了一个创新的方法，即结合自适应量子粒子群算法（AQPSO）。AQPSO引入了聚集度的概念，能够动态地调整收缩和扩张系数，从而增强算法的动态自适应性。这种改进使模型在优化过程中更为灵活，有助于避免陷入局部最优，提高整体搜索效率。 T-S模糊神经网络作为一种灵活的非线性建模工具，其模糊规则能够处理不确定性和复杂性，与改进的AQPSO算法相结合，能够显著提高水质评价模型的泛化能力。通过在东江湖流域2002年至2013年的实际水文数据上进行实验，结果显示，相较于传统神经网络模型，改进的AQPSO-T-S模糊神经网络模型在水质评价中的表现更优，不仅提高了预测精度，而且在计算效率上也有所提升，因此更适合应用于日常的水质监控和管理工作中。 总结来说，这项研究创新地将AQPSO算法与T-S模糊神经网络相结合，有效地解决了传统PSO在水质评价模型训练中的问题，为提高水质评估的准确性和效率提供了一种有效手段。这对于环境监测、水资源管理和政策决策等领域具有重要的实践意义。