BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )與粒子群算法的水質(zhì)檢測評價(jià)方法

來(lái)源：http://www.thesierramadre.com/ 作者：余氯檢測儀 時(shí)間：2018-08-06

　　針對水質(zhì)檢測評價(jià)中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法存在的收斂精度不高、泛化能力弱等問(wèn)題，提出了一種粒子群算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法相結合的改進(jìn)型算法。該算法優(yōu)化了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的網(wǎng)絡(luò )參數，提高了算法的收斂精度及網(wǎng)絡(luò )泛化能力。通過(guò)實(shí)驗驗證了算法的有效性。

　　目前，國內經(jīng)常使用的水質(zhì)評價(jià)方法主要有單指數評價(jià)法、灰色理論方法、模糊綜合評價(jià)法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )法等。單指數評價(jià)法的常用思想是“一票否決”，只選用一個(gè)指標評價(jià)水質(zhì)缺乏一定的準確性[1]。孫偉光等[2]使用單因子法對某河流的水質(zhì)進(jìn)行評測，只能夠得出單一的污染因子，很難綜合性地評價(jià)河流水質(zhì)。國內推廣了鄧聚龍[3]所提出的灰色理論方法，王平等[4]將灰色理論評價(jià)法用于滏陽(yáng)河的水質(zhì)評價(jià)。然而，灰色理論法應用于水質(zhì)指標時(shí)不僅計算復雜度高而且需要對各項指標的最優(yōu)值進(jìn)行確定。此外，在最優(yōu)值確定過(guò)程中，該方法主觀(guān)性過(guò)強，使得部分指標最優(yōu)值難以確定。模糊綜合評價(jià)法主要是將水體中不同污染的指標按照一定權重進(jìn)行加權，但是水中污染物質(zhì)的有害性及其在水中的濃度不能用簡(jiǎn)單的關(guān)系說(shuō)明，這種方法在實(shí)際的水質(zhì)評價(jià)中誤差很大[5]。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )具有分布式聯(lián)想能力、自學(xué)習能力及自組織能力，在水質(zhì)評價(jià)、人臉識別等領(lǐng)域被廣泛使用[6]。岳丹丹等[7]使用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )對西鞍山鐵礦地下水水質(zhì)進(jìn)行評價(jià)，得出人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )能夠避免在評價(jià)中人為確定評價(jià)指標權重帶來(lái)的主觀(guān)誤差。郭慶春等[8]運用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法對黃河水質(zhì)進(jìn)行評價(jià)，并對算法作出改進(jìn)，改進(jìn)后的算法能夠解決評價(jià)因子與水質(zhì)等級之間復雜的非線(xiàn)性關(guān)系，具有很強的適用性。但是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法也有其自身缺陷：收斂速度較慢、容易陷入局部極小值、泛化能力弱等[9]。

　　綜合以上問(wèn)題，本文采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法和粒子群算法相結合的方式，使用粒子群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的連接參數，避免算法陷入局部極小值，并且提高算法收斂精度和網(wǎng)絡(luò )泛化能力。

　　1水質(zhì)評價(jià)方法

　　其中，參數indim、hiddennum和outdim分別表示輸入層、隱含層和輸出層神經(jīng)元數目。根據文獻[14]可得出D=25。

　　3.1評價(jià)指標選取

　　在進(jìn)行水質(zhì)評價(jià)時(shí)，收集到的主要水質(zhì)數據有總磷、電導率、水溫、PH值、總磷、總氮、溶解氧、氨氮等。本文選取4種水體中富營(yíng)養化最嚴重的指標，即：氨氮、溶解氧、總氮、總磷用于水質(zhì)評價(jià)。

　　3.2評價(jià)標準確定

　　將2006年我國發(fā)布的《國家地表水環(huán)境質(zhì)量標準》作為本文的水質(zhì)評價(jià)標準，并使用該標準中不同水質(zhì)等級的準確數據[15]。具體數據如表1所示。

　　3.3水質(zhì)評價(jià)基本步驟

　　依據國家水質(zhì)評價(jià)標準表，在對所選的四類(lèi)水質(zhì)評價(jià)指標進(jìn)行樣本收集訓練時(shí)，每個(gè)區間段采集50組數據，其中40組用于訓練，10組用于測試。根據表1可知，當溶解氧在所要進(jìn)行評價(jià)水質(zhì)中的含量超過(guò)7.5mg/L時(shí)，才能達到I類(lèi)水的評價(jià)標準。水中溶氧量很難超過(guò)14.64mg/L，由此可知隨機函數的隨機插值系數，因此采集的50組數據溶解氧的含量在[7.5，17.5]?？捎孟嗤姆椒ㄉ?00組溶解氧水質(zhì)評價(jià)數據。同理，對其余3種水質(zhì)評價(jià)指標生成300組數據，生成的樣本數據如表2所示。

　　3.4實(shí)驗結果

　　實(shí)驗結果分別如圖2-圖9所示。

　　根據圖8和圖9得出BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )和改進(jìn)型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )在2012年水質(zhì)評價(jià)結果對比，如表3所示。

　　由仿真結果可知，改進(jìn)型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法彌補了傳統BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法在水質(zhì)評價(jià)中的一些缺陷。由圖2和圖6可知，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法的水質(zhì)評價(jià)測試結果和標準結果相當不吻合，算法收斂精度只能達到10-2，極有可能是算法陷入局部極小值，這就導致了在后續測試樣本中有許多評價(jià)不準確的結果。由圖7可知，在采用改進(jìn)型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法進(jìn)行優(yōu)化以后，算法的收斂效果能夠達到10-4，算法收斂精度得到很大提高。由圖3可知，測試結果和標準結果之間的相對誤差十分不穩定，有些誤差較大而有些誤差較小，網(wǎng)絡(luò )泛化能力較弱。由圖5可知，改進(jìn)后的算法誤差相對較小，大部分相對誤差都在0.1以下，最高誤差也只有0.38，并且改進(jìn)算法的網(wǎng)絡(luò )泛化能力得到提高。

　　從評分結果可知，春秋兩季的洱海水質(zhì)明顯高于夏冬兩季且夏季水質(zhì)出現急劇下滑趨勢。其主要原因是夏季水生物的生長(cháng)相對較快，而旅游業(yè)的快速發(fā)展導致了大量生活污水及其它污染，使得夏季水質(zhì)下滑較快。

　　4結語(yǔ)

　　本文對傳統BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行水質(zhì)評價(jià)，發(fā)現傳統BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法在評價(jià)過(guò)程中容易陷入局部最小值，進(jìn)而采用粒子群算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法相結合的方式，建立評價(jià)模型，并提出了一種新的評價(jià)方法。通過(guò)所提的POS算法優(yōu)化了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的連接參數，彌補了傳統BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法在水質(zhì)評價(jià)時(shí)收斂精度不高、泛化能力弱等缺點(diǎn)，進(jìn)一步提高了系統性能。仿真實(shí)驗表明，該算法具有有效性。

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