A Novel Evaluation Model of Water Quality Based on PSO-ELM Method

上传者: 38623009 | 上传时间: 2021-05-29 15:36:13 | 文件大小: 278KB | 文件类型: PDF
河流水质实时评价技术对当前河流水资源管理和保护具有重要意义。本文以淮河水质为例,利用粒子群优化的极限学习机(Particle Swarm Optimization-Extreme Learning Machine,PSO-ELM)分类算法对淮河水质进行类别判定。在极限学习机(ELM)分类算法中随机给定输入权值矩阵和隐含层偏置,需要较多的隐含层节点才能达到所需的精度要求,隐含层节点过多易于出现过拟合现象并增加算法的计算量。本文利用粒子群算法(PSO)优化极限学习机的输入权值矩阵和隐含层偏置,计算输出权值矩阵,以减少隐含层节点。通过对比PSO-ELM、ELM这两种算法发现,PSO-ELM算法以较少的隐含层节点可获得更高的精度,降低了对实验样本的需求量,提高了模型的拟合能力。实验结果表明,PSO-ELM对于水质类别判定具有一定的可行性和有效性。

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