基于Hadoop的GA-BP网络在山洪预测中的研究

摘要：

研究了山洪灾害监测预警系统中雨情数据的分布式存储和分布式预测;针对采集到的水文数据急剧增长和对预测精度和预报时效的要求不断提高,分别应用Hadoop分布式文件系统对数据进行分布式存储和MapReduce框架结合遗传算法优化神经网络的权值和阈值进行分布式预测;采用基于BP神经网络的多因子山洪灾害雨量预测模型,结合遗传算法能够实现全局优化特点来优化神经网络的权值和阈值,并在数据并行处理过程中,采用了批处理和MapReduce工作流的方式,以误差和准确率来评估预测模型,解决了神经网络在处理海量数据时训练时间长等问题;实验表明,该方法可以在不影响准确度的前提下,大大缩短运行时间,提高预测效率.

关键词：Hadoop、Map-Reduce、并行计算、BP神经网络、遗传算法

所属期刊栏目：24

分类号：TP311.11(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2016-03-04（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：187-190