基于 MIV 的遗传神经网络径流预报模型

• 作者: 宋一凡 廖梓龙 徐晓民 郭中小 龙胤慧
• 来源期刊: 人民黄河
• 学科: 地球科学
• 关键词: 平均影响值 遗传算法 BP 神经网络 预报因子 中长期水文预报 径流预报
• 年，卷（期）: 2014,（10）
• 所属期刊栏目: 水文泥沙
• 页码范围: 33-35
• 页数: 3页
• 分类号: P333
• 字数: 2904字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1379.2014.10.010

摘要

针对中长期水文预报中预报对象与预报因子之间复杂的非线性关系，引入平均影响值对预报因子进行筛选，选出对头道拐站年径流量影响较大的年降水量、年均相对湿度、年均气压3个因子作为神经网络的自变量，利用遗传算法优化的 BP 神经网络建立了预报模型。预报结果表明：基于平均影响值的遗传神经网络的预报精度及稳定性均达到了满意的效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	廖梓龙		28	142	6.0	10.0
2	郭中小		32	106	6.0	8.0
3	徐晓民		26	66	4.0	7.0
4	龙胤慧		18	76	5.0	7.0
5	宋一凡		12	61	5.0	7.0