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摘要:
水库的入库径流量是水库安全管理和水库群优化调度中的重要依据,由于水文系统是高度非线性的系统,具有模糊性、随机性等多种不确定性,因此水库入库径流量预测的难度较高.正确地建立预测模型可以提高水库运行中的效率以及安全性.本文建立基于遗传算法的反向传播BP神经网络用来进行水库月入库径流量预测,把影响水库月入库径流量的几个主要因素和水库月入库径流量的历史数值作为BP神经网络预测模型的输入变量和期望输出;利用遗传算法特有的全局搜索能力优化BP神经网络的初始权值和阈值;采用优化后的BP神经网络建立水库月入库径流量预测模型.实验结果表明,遗传算法结合BP网络的模型相较于单独的BP神经网络具有预测精度较高、收敛速度较快的优点.
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文献信息
篇名 基于遗传算法的BP神经网络在水库月入库径流量预测中的应用
来源期刊 水电与抽水蓄能 学科 工学
关键词 BP神经网络 遗传算法 入库径流量预测 水库管理
年,卷(期) 2018,(1) 所属期刊栏目 水情测报与水调自动化
研究方向 页码范围 110-115
页数 6页 分类号 TV221
字数 3756字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.2096-093X.2018.01.020
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 谭荣建 昆明理工大学国土资源学院 34 132 5.0 10.0
2 齐银峰 昆明理工大学国土资源学院 2 22 2.0 2.0
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研究主题发展历程
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BP神经网络
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入库径流量预测
水库管理
研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
水电与抽水蓄能
双月刊
2096-093X
32-1858/TV
大16开
江苏省南京市南瑞路8号
28-39
1977
chi
出版文献量(篇)
2989
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7
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