基于粒子群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水質(zhì)監(jiān)測方法研究

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摘  要：近年來，隨著人工智能應(yīng)用范圍的逐漸擴(kuò)大，各行各業(yè)都與人工智能存在或多或少的聯(lián)系。傳統(tǒng)的水質(zhì)監(jiān)測方法包括人工采樣與實(shí)驗(yàn)室分析、現(xiàn)場檢測和遙感技術(shù)等，這些方法存在時(shí)效性差、覆蓋范圍有限、數(shù)據(jù)不連續(xù)且成本高昂等問題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)大幅提升了傳統(tǒng)技術(shù)在預(yù)測和數(shù)據(jù)處理方面的效果。在此基礎(chǔ)上，通過粒子群算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化（PSO-BP），結(jié)果顯示優(yōu)化后的模型具有更高的準(zhǔn)確度和更小的誤差。（剩余7429字）