基于改进小波神经网络模型的汤河含沙量预测研究

• 作者: 宋磊
• 来源期刊: 水利技术监督
• 学科: 工学
• 关键词: 改进小波神经网络模型 传统BP神经网络模型 河流含沙量预测 汤河
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 71-74
• 页数: 4页
• 分类号: TV143.4
• 字数: 2808字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-1305.2017.01.023

摘要

本文引入变量权重系数对小波神经网络进行改进,改善传统小波神经网络模型易出现局部收敛的缺陷,并将改进小波神经网络模型对汤河含沙量进行预测.研究结果表明:改进的小波神经网络模型改进了传统BP神经网络模型存在局部收敛的缺陷,在河流含沙量预测中,模拟的含沙量相对误差符合含沙量预测规范精度,可用于河流合沙量预测.研究成果对于河流含沙量预测提供参考价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋磊		4	34	3.0	4.0