神经网络在黄河口水沙通量研究中的应用

• 作者: 严军 叶春生 张雯 杨晓东
• 来源期刊: 人民黄河
• 学科: 地球科学
• 关键词: 归一化 量纲分析 CRNN BP神经网络 水沙通量 黄河口
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 水文·泥沙
• 页码范围: 35-37
• 页数: 3页
• 分类号: P333
• 字数: 3575字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1379.2008.03.016

摘要

利用利津断面1963～1989年的水沙资料,建立了GRNN网络模型和BP神经网络模型,研究并探讨了黄河口水沙通量的预测问题.结果表明:①利用奇数年数据建立的GRNN和BP模型预测误差大、精度低,而用归一化处理的数据建立的GRNN和BP模型预测的绝对误筹小、精度高,并且GRNN的预测精度比BP模型的高;②神经网络具有很高的灵活性和非线性映射能力;③归一化的实质是自变量的无量纲化,利用量纲分析理论研究水沙影响因子,为进一步研究黄河口水沙问题提供了一个思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	严军		49	230	9.0	13.0
2	叶春生	郑州大学环境与水利学院	13	20	3.0	3.0
3	杨晓东	浙江大学建筑工程学院	5	4	1.0	1.0
4	张雯		3	0	0.0	0.0