优化PSO-BP神经网络：提升水厂原水COD预测精度

该研究论文聚焦于"基于改进PSO-BP神经网络的水厂原水水质预测"，由张钰鑫和龚萍两位作者合作完成，其中张钰鑫是硕士研究生，主要研究数据挖掘与机器学习，而龚萍则是博士、副教授，专攻专网通信、工业信息化和绿色节能通信。文章的目的是为了保障城市供水安全，通过提前预警和控制原水水质污染，提高预测精度。 研究的核心内容是针对水厂原水中的化学需氧量(COD)这一关键水质指标，采用粒子群优化算法(PSO)对传统的BP神经网络进行优化。PSO算法增强了神经网络的全局搜索能力，特别引入了随迭代次数非线性变化的动态惯性权重，这有助于提升优化算法的收敛速度和泛化性能。这种优化后的神经网络模型在北京市某水厂的实际应用中，相较于传统BP神经网络，展现出更优秀的预测效果，能够有效地降低预测误差，为未来水厂原水水质的精准预测提供了一种有效的方法。 关键词包括：人工神经网络、粒子群优化、动态惯性权重、水质、COD、预测等，这些词汇揭示了论文的研究焦点和技术手段。整体而言，该研究不仅具有实用价值，也对理论研究有所贡献，特别是在水资源管理和智能预测领域，对于提升水质监控的效率和准确性具有重要意义。