自适应BP神经网络对黄河下游洪水位的预报

• 作者: 平建华 曹剑锋 李升
• 来源期刊: 人民黄河
• 学科: 地球科学
• 关键词: BP神经网络 水位预测 洪水水位 黄河下游
• 年，卷（期）: 2005,（12）
• 所属期刊栏目: 水文·泥沙
• 页码范围: 40-41,50
• 页数: 3页
• 分类号: P333|TV882.1
• 字数: 2560字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1379.2005.12.018

摘要

利用黄河下游多水文站的多年水位资料,用自适应BP神经网络对艾山水文站的水位进行预测,同时与逐步回归分析以及普通BP神经网络得到的结果对比,结果表明:①自适应BP神经网络的预报精度高于普通BP神经网络、逐步回归法,尤其对最高洪水水位的预报精度有较大的提高;②普通BP神经网络存在易陷入死循环、收敛速度慢、对神经元个数依赖大等缺点,可以利用学习率自适应调整和动量法改进BP神经网络;③建议在补充、完善资料的基础上,将神经网络与时间序列相结合,加强黄河下游洪水水位预报的研究和实验,进一步提高预报精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李升	吉林大学环境与资源学院	7	108	5.0	7.0
2	曹剑锋	吉林大学环境与资源学院	9	158	5.0	9.0
3	平建华	吉林大学环境与资源学院	11	243	8.0	11.0