洪泽湖水位预测模型的研究

摘要：

水位预测是进行洪水监测的规则非线性函数关系,不易使用某个函数进行逼近.采用了BP神经网络对历年的水文信息进行学习、建模,实现了对这种不规则函数的拟合,并支持在线学习及适时调整.另外,使用改进的粒子群优化算法(PSO)对常规的BP网络进行训练.实验结果表明使用由改进的粒子群优化算法进行训练的BP神经网络进行的水位预测的精度有显著提高,并且在训练过程中尽可能地避免收敛于局部最优值.

关键词：水位预测、洪泽湖、神经网络、粒子群

所属期刊栏目：26

分类号：TV124(水利工程基础科学)

资助基金：江苏省高校自然科学基础研究面上项目07KID510020

在线出版日期：2009-06-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：113-115,157