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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.
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文献信息
篇名 神经网络及遗传算法在径流预报中的应用
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 遗传算法 反向传播算法 人工神经网络
年,卷(期) 2004,(9) 所属期刊栏目 人工智能与专家系统
研究方向 页码范围 117-119
页数 3页 分类号 TV124
字数 2689字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-9348.2004.09.038
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 周燕屏 华中科技大学水电与数字化学院 5 37 3.0 5.0
2 周娜 华中科技大学水电与数字化学院 2 14 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
遗传算法
反向传播算法
人工神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
chi
出版文献量(篇)
20896
总下载数(次)
43
总被引数(次)
127174
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