10.3969/j.issn.1000-1379.2015.06.007
LM-BP算法在径流预测中的应用
为改善常规BP神经网络的性能,根据Nguyen-Widrow初始化规则对网络层的权值和阈值进行了初始化,利用黄金分割法对隐层节点数所在区间进行了寻优,并采用Levenberg-Marquardt优化算法改进了BP神经网络模型,然后利用经隐层单元优化的LM-BP网络模型对某流域的年径流量进行了预测检验.结果表明:经隐层单元优化的LM-BP网络收敛速度快;2001-2010年年径流量预测结果的相对误差均小于20%,合格率为100%.
Nguyen-Widrow初始化算法、黄金分割法、LM-BP算法、隐层优化、BP神经网络、径流预测
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P338(水文科学(水界物理学))
新疆维吾尔自治区教育厅高校科研计划青年基金资助项目XJEDU2012S06
2015-08-14(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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29-31,35