小波神经网络模型在河道流量水位预测中的应用

• 作者: 余开华
• 来源期刊: 水资源与水工程学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 小波网络 BP神经网络 遗传算法 水文预测
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 页码范围: 204-208
• 分类号: P338.9
• 语种: 中文

摘要

鉴于BP神经网络学习收敛速度慢、参数选择困难、易陷入局部极值等缺点,提出小波神经网络河道流量水位预测模型,以盘龙河天保站流量水位预测为例进行分析.采用循环算法确定最佳BP神经网络结构,并在相同网络结构及期望误差等条件下,运用GA优化BP神经网络初始权值和阈值,构建传统BP、GA-BP神经网络河道流量水位预测模型作为对比预测模型.结果表明:小波神经网络结合了神经网络与小波分解在函数逼近上的优点,其预测精度高于传统BP和GA-BP网络模型,表明小波神经网络用于河道流量水位预测是合理可行和有效的,可为水文预测预报提供新的途径和方法.且小波神经网络模型具有计算简便、逼近能力强、收敛速度快,能有效避免局部极值等特点,有着广阔的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	余开华		1	17	1.0	1.0