遗传算法优化BP神经网络在山洪临界雨量预测中的应用研究

• 作者: 宁芊 邓成靓
• 来源期刊: 节水灌溉
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 遗传算法 山洪预警 临界雨量
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 水环境与水资源
• 页码范围: 26-29
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 4286字
• 语种: 中文

摘要

为研究确定四川省冕宁县山洪灾害临界雨量,及时采取减灾避灾措施,根据冕宁县14个雨量站和气象站的资料,选取山洪灾害发生的关键因子:日时段降雨量和降雨强度,建立BP神经网络预测模型.然后用遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,建立GA-BP预测模型.与BP预测模型相比,GA-BP预测模型能有效克服BP模型训练时间长,易陷入局部最优的缺陷,在临界雨量预测精度方面,GA-BP模型预测的平均相对误差为1.96％,而BP模型预测的平均相对误差为7.22％,明显提高了预测精度.这一临界雨量预测方法与结果,进一步修正完善后将试用于冕宁县山洪灾害监测预警系统.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宁芊	四川大学电子信息学院	60	414	10.0	18.0
2	邓成靓	四川大学电子信息学院	1	5	1.0	1.0