人工智能在洪水预报中的应用

• 作者: 梁团豪 王春平 王金生
• 来源期刊: 水力发电
• 学科: 地球科学
• 关键词: 人工神经网络 遗传算法 权重 洪水预报
• 年，卷（期）: 2005,（9）
• 所属期刊栏目: 水文计算
• 页码范围: 12-15
• 页数: 4页
• 分类号: P338.9
• 字数: 4861字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0559-9342.2005.09.004

摘要

洪水预报对防洪减灾,拦洪储存水资源等具有重要意义.对用遗传算法(GA)来改进神经网络的算法进行了分析,建立了用GA动态寻求权重的前馈网络模型(Ⅰ)和用GA优化初始权重的前馈网络模型(简称模型Ⅱ).借助于Matlab中的神经网络包和遗传算法包,编制了改进模型的计算机程序,对湖北省黄龙滩水库14场洪峰和洪水总量进行了模拟,用另外5场洪水检验了改进的模型,并与传统的前馈神经网络模型进行了比较.结果表明:用模型Ⅰ对洪峰流量的检验效果明显优于模型Ⅱ和传统的前馈神经网络模型;模型Ⅱ对中低流量及洪水总量的检验效果相对较好.因此,本次改进的模型可以用于洪水预报.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王金生	北京师范大学水科学研究院水沙科学教育部重点实验室	204	3135	29.0	43.0
2	王春平	北京师范大学水科学研究院水沙科学教育部重点实验室	2	14	2.0	2.0
3	梁团豪		8	24	3.0	4.0