神经网络及遗传算法在径流预报中的应用

摘要：

提出用遗传算法和BP算法相结合的改进神经网络模型来进行径流预报.即先通过遗传算法对初始权值分布进行优化,在解空间定位出一个较好的搜索空间,然后采用BP算法,在这个较小的解空间中搜索出最优解.使网络收敛速度加快和避免局部极小.作为实例,以清江鸭子口的实测径流资料为样本进行训练并用以预测该水文站的日径流量.结果表明,该方法具有收敛速度快和预测精度高的特点.

关键词：遗传算法、反向传播算法、人工神经网络

所属期刊栏目：21

分类号：TV124(水利工程基础科学)

在线出版日期：2004-12-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：117-119