混合遗传神经网络算法研究及其在径流预报中的应用

• 作者: 黄牧涛 黄科烺
• 来源期刊: 长江科学院院报
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 遗传算法 径流预报
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 所属期刊栏目: 信息技术应用
• 页码范围: 31-33
• 页数: 3页
• 分类号: TP311|TV212
• 字数: 2332字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-5485.2007.04.008

摘要

根据流域径流预报的特点,针对神经网络原有固定结构学习方法的缺陷,通过对人工神经网络、遗传算法进行组合利用和加以改进,建立了混合遗传神经网络模型,并对其神经网络的结构和权值阈值同时进行了优化.然后以某灌区径流预报为例,分别利用BP(back propagation)算法、本文方法进行仿真试验,验证方案的可行性和有效性,结果表明本文算法既克服了神经网络结构选取的盲目性,给出了优秀的初始权值,又克服了遗传算法耗时的缺点,最终达到了提高网络收敛性能和收敛速度的目的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄牧涛	华中科技大学数字化工程中心	20	192	8.0	13.0
2	黄科烺	华中科技大学计算机科学与技术学院	4	14	2.0	3.0