基于人工神经网络的河川径流实时预报研究

• 作者: 党勇 杨春霄 石玉波 蒋云钟 谢新民
• 来源期刊: 水利水电技术
• 学科: 工学
• 关键词: 人工神经网络 河川径流 实时预报 共轭梯度优化 BP网络模型
• 年，卷（期）: 1999,（9）
• 所属期刊栏目: 水文泥沙及水资源
• 页码范围: 1-4
• 页数: 4页
• 分类号: TV5
• 字数: 4538字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0860.1999.09.001

摘要

将人工神经网络技术应用于河川径流实时预报,建立起河川径流实时预报的BP网络模型,并针对经典BP算法所存在的缺陷,采用共轭梯度优化和误差反向传播训练算法,使得所建立的BP网络模型的收敛性大为改善,消除和避免了实际应用中可能出现的局部优化问题.利用西大洋水库1975～1995年的入库径流系列资料,对所建立的BP网络模型进行训练和检验,同时探讨了网络结构对网络模型预报结果的影响.通过大量的实际应用和对比分析,表明BP网络模型比HG分析模型和相关图法更优越、更具有实际推广和应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢新民		74	1153	17.0	32.0
2	蒋云钟		191	2039	24.0	36.0
3	杨春霄		5	92	3.0	5.0
4	党勇		1	53	1.0	1.0