基于改进Cuckoo Search的RBF神经网络：水质传感器数据融合优化策略

本篇论文深入探讨了基于改进的布谷鸟搜索优化（Improved Cuckoo Search, ICS）的径向基函数（Radial Basis Function, RBF）神经网络在水质传感器数据分析融合中的应用。在传统的RBF神经网络中，由于其容易陷入局部最优解且训练效率较低的问题，作者针对多水质传感器数据融合提出了创新的解决方案。RBF神经网络因其在复杂性与学习能力之间的良好平衡而被选中，它的优势在于能够处理非线性关系并保持较少的参数设置需求。 ICS算法在这个背景下被引入，以动态搜索最佳网络参数，从而提高模型的性能。这种方法的目标是通过优化过程，使得RBF神经网络在融合水质数据时能更有效地进行非线性映射，从而提升数据处理的精度。研究者使用了浙江省2018年3月至4月期间的地表水水质自动监测数据作为实验案例，将其与其他传统神经网络模型如基于梯度下降的RBF神经网络（GD）和遗传算法（GA）进行对比。 实验结果显示，作者提出的优化方法显著优于传统方法，能够有效地融合水质数据，从而提高了分类精度。这表明，利用ICS优化的RBF神经网络模型在实际应用中具有更高的稳定性和效率，对于水资源管理和环境保护等领域中的水质监控具有重要意义。该研究成果发表在《计算水、能源与环境工程》（Computational Water, Energy, and Environmental Engineering）期刊上，进一步证实了这一优化策略在现代水资源管理中的价值。 这篇论文不仅介绍了新的优化方法，还提供了实际应用案例和性能评估，对提高水质传感器数据分析的准确性和效率具有重要的理论和实践指导作用，属于行业研究的重要成果。