【摘 要】
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BP神经网络（Back Propagation Network）在水体富营养化评价及预测中已广泛应用,但传统BP算法的收敛速度慢并易陷入局部最优.提出了一种基于微粒群（PSO）算法的BP神经网络模型,利用
【机 构】
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暨南大学水生生物研究所,华中科技大学经济学院,暨南大学生物工程系
【基金项目】
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广东省科技计划项目（2009B011300003）
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BP神经网络（Back Propagation Network）在水体富营养化评价及预测中已广泛应用,但传统BP算法的收敛速度慢并易陷入局部最优.提出了一种基于微粒群（PSO）算法的BP神经网络模型,利用PSO对神经网络的权值进行修正,优化神经网络结构及算法全局收敛性.选择最能代表明湖水质状况的5号采样点作为研究对象,把2009年4月—2010年3月的月样本插值为周样本,对明湖ρ（Chla）的短期变化趋势进行了预测,并用6号采样点数据来验证网络的泛化能力.比较分析基于PSO算法的新模型与传统BP算法模型的
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