遗传算法改进神经网络模型在太子河流域径流预报中的应用

• 作者: 梁团豪 王春平 谢新民
• 来源期刊: 东北水利水电
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 遗传算法 太子河流域
• 年，卷（期）: 2005,（11）
• 所属期刊栏目: 水文水资源
• 页码范围: 28-29,37
• 页数: 3页
• 分类号: TV121+.2
• 字数: 1427字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0624.2005.11.013

摘要

本文对用遗传算法(GA)改进的神经网络的算法进行了分析,建立了用GA寻求权重的前馈网络模型(简称模型Ⅰ)和用GA优化初始权重的前馈网络模型(简称模型Ⅱ).对太子河流域的5个计算单元前35年年径流量进行了模拟和用后10年资料对模型进行了检验,并与传统的BP神经网络模型进行了比较.结果表明:模型Ⅰ对历史样本拟合较差,但其预报效果优于模型Ⅱ和传统的网络模型.模型Ⅱ和未改进的网络模型效果相似,精度有所提高.

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	中国水利水电科学研究院水资源所	74	1153	17.0	32.0
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