黄金分割神经网络算法在水质预测中的应用

以牛栏江干流七星桥断面的水质监测数据作为基础,选取高锰酸盐(CODMn)含量为预测指标,采用黄金分割神经网络算法对牛栏江干流的水质状况进行了预测。根据黄金分割神经网络算法所具有的能优化隐含层节点数、舍弃依靠经验公式进行人工选取的特点,建立了网络拓补结构为4-6-1的黄金分割神经网络算法水质预测模型。结果表明黄金分割神经网络算法得出的预测值与实测值之间的平均相对误差,相对误差区间,相对误差的接受度都在可接受的范围内,且黄金分割神经网络算法预测结果更接近实测值,优于BP神经网络的预测结果。