基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
针对水安全评价的特点,将人工蜂群算法(ABC)引入到BP神经网络中,对其网络结构、初始权值和阈值进行优化,通过将BP神经网络参数的优化过程转化为蜜蜂寻找最佳蜜源的过程,建立了基于人工蜂群算法优化的BP网络.选取11个水安全评价指标,以阿什河流域2011年阿城观测断面实测数据为例,对其2011年的水安全状况进行了全面的评价.研究结果表明:阿什河流域2011年水安全等级普遍较差,均在Ⅲ级以下,与实际情况相符,且评价结果具有很强的稳定性和鲁棒性.因此,采用ABC-BP模型对流域水安全进行评价是一种行之有效的方法,研究成果为流域水安全评价提供了新的思路和方法.
推荐文章
基于ABC-BP的短期风速预测研究
短期风速预测
人工蜂群算法
BP神经网络
支持向量机
基于ABC-BP神经网络的用电量预测研究
人工蜂群算法
BP神经网络
用电量预测
预测算法
基于ABC-BP的土壤侵蚀量预报模型研究
水土流失
土壤侵蚀量
t检验
人工蜂群算法
BP神经网络模型
阿什河流域非点源氮污染的δ15N源解析研究
非点源污染
氮同位素
氮污染特征
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于ABC-BP模型的阿什河流域水安全评价
来源期刊 黑龙江水利 学科 地球科学
关键词 阿什河流域 水安全评价 人工蜂群算法 BP神经网络
年,卷(期) 2016,(3) 所属期刊栏目 研究探讨
研究方向 页码范围 1-3,8
页数 4页 分类号 X824
字数 3002字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 孟凡香 东北农业大学水利与建筑学院 15 57 5.0 7.0
3 李天霄 3 7 1.0 2.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (91)
共引文献  (32)
参考文献  (8)
节点文献
引证文献  (1)
同被引文献  (8)
二级引证文献  (2)
1987(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1988(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1989(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1992(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1993(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1994(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1996(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2000(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2001(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2002(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2003(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2004(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2005(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2006(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2007(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2008(9)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(9)
2009(6)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(5)
2010(13)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(13)
2011(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2012(7)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(7)
2013(10)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(9)
2014(12)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(10)
2015(4)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(1)
2016(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2016(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2018(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2019(2)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(2)
研究主题发展历程
节点文献
阿什河流域
水安全评价
人工蜂群算法
BP神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
水利科学与寒区工程
双月刊
2096-5419
23-1605/TV
大16开
哈尔滨市南岗区延兴路78号
14-82
1984
chi
出版文献量(篇)
6106
总下载数(次)
3
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导