《表1 部分训练样本：基于遗传算法优化BP神经网络的管道泄漏检测方法研究》

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《基于遗传算法优化BP神经网络的管道泄漏检测方法研究》

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构建GA优化后的BP模型，选Booth函数对GA-BP和PSO-BP两种结构模型进行测试，测试输入数据，由input=round(rand(1 000，2）×6）函数随机产生，与输入对应的Booth函数真实值作为输出，表示为。样本中由1 000组的三维向量组成，其中任意900组作为训练，100组作为测试，部分训练样本数据如表1，测试样本如表2。GA-BP和PSO-BP的预测结果分别如图2、图3所示，其误差如图4所示，虽然PSO优化的BP神经网络[14，15]输出准确率较高，但是本文采用的GA优化BP的方法预测准确率比前一种更好，其误差值和波动范围都是最小，收敛效果更好，准确率最高。