改进的 BP 神经网络在松花江干流水位预报中的应用

• 作者: 刘文斌 尼玛旦增 王茂枚 赵思远 郝振纯 马喜荣
• 来源期刊: 黑龙江大学工程学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: BP神经网络 Levenberg-Marquart算法 遗传算法 水位预报
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 水利与土木工程
• 页码范围: 6-11
• 页数: 6页
• 分类号: P338
• 字数: 3650字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13524/j.2095-008x.2015.04.055

摘要

松花江干流水位受上游来水和水库调蓄等多因素的共同作用而表现出非线性响应，采用典型的3层BP神经网络模型来模拟松花江干流肇源、哈尔滨、通河、佳木斯和富锦5个代表站点水位。鉴于BP神经网络学习收敛速度慢、参数选择困难、易陷入局部极小值等缺点，分别采用Levenberg‐Marquart算法和基于遗传算法的BP算法来建立水位预报模型，并对预报结果进行了分析和比较。结果表明：两种算法收敛速度快，预报精度均能达到预报要求。特别是将遗传算法的全局搜索和BP网络局部精确搜索的特性有机结合，做到了优势互补，在河流水位预报方面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	郝振纯	河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室	177	2819	27.0	46.0
2	刘文斌		27	46	3.0	6.0
3	王茂枚		20	33	4.0	5.0
4	马喜荣		3	6	1.0	2.0
5	尼玛旦增		4	10	2.0	3.0
6	赵思远	河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室	4	1	1.0	1.0