基于遗传神经网络的河流冰凌预报

• 作者: 李成振 王志兴 范宝山 陈刚
• 来源期刊: 水利水电技术
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 LMBP算法 神经网络 冰凌预报 开河
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 所属期刊栏目: 防汛抗旱
• 页码范围: 57-59
• 页数: 3页
• 分类号: TV121.6
• 字数: 2553字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0860.2009.02.016

摘要

在分析影响凌汛成因因素的基础上,选取合适的预报因子,建立了基于遗传算法(GA)和Levenberg-Marquardt BP网络(LMBP)相结合的冰凌预报神经网络模型.GA-LMBP算法先通过遗传学习算法进行全局训练,再用LMBP算法进行精确训练,克服了传统BP算法收敛速度慢、易陷入局部极小等缺陷.把该模型应用到松花江依兰、佳木斯段开河预报中,取得了良好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈刚	西安理工大学水利水电学院	79	1119	16.0	29.0
2	范宝山		19	49	4.0	5.0
3	王志兴	西安理工大学水利水电学院	31	83	6.0	7.0
5	李成振		19	80	5.0	7.0