SSO-BP模型在水资源可再生能力评价中的应用

更新时间:2015-11-19

【摘要】为评价区域水资源可再生能力，提出了水资源可再生能力评价指标体系和分级标准，构建了基于BP神经网络的评价模型，并以云南省文山州水资源可再生能力评价为例进行实例研究。首先，遴选出单位面积水资源量等10个指标，构建水资源可再生能力评价指标体系和分级标准：其次，针对BP神经网络初始权值和阈值难以确定的不足，利用一种全新的仿生群体智能算法——群居蜘蛛优化(ss0)算法优化BP神经网络初始参数，提出了SSO-BP评价模型，并通过6个高维复杂函数对ss0算法进行验证，且与粒子群优化(PSO)算法进行对比；最后，利用SSO-BP模型对实例进行水资源可再生能力评价。结果表明：①ss0算法具有较好的收敛精度和全局寻优能力，可有效提高BP神经网络模型的预测精度和泛化能力。②文山州各评价区域2014年水资源可再生能力处于最强与中等乏间，符合区域现状。

【关键词】 水资源可再生能力 指标体系 BP神经网络 群居蜘蛛优化算法 参数优化 文山州 云南省

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