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摘要:
河流水位的变化过程是一个复杂的非线性过程,传统的神经网络预测存在误差较大、收敛速度慢、稳定性差等问题.为了实现对河流水位的有效预测,提出基于遗传算法(GA)优化Elman神经网络的河流水位预测模型.将GA与Elman网络进行有效结合,解决了单一Elman网络存在的不足.选取永定河的监测站点水文数据对河流水位进行预测与检验,并分别将其与Elman网络与BP网络预测结果进行对比.对比结果表明:GA-Elman水位预测模型的收敛速度快、精度高,可根据预测结果实现对水库、拦河闸合理调用,实现对河流水资源的有效配置,以满足灌溉、发电、防洪等工作的需求.
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文献信息
篇名 基于GA-Elman的河流水位预测方法研究
来源期刊 长江科学院院报 学科 工学
关键词 河流水位 预测模型 GA算法 Elman网络 BP网络 河流水资源有效配置
年,卷(期) 2018,(9) 所属期刊栏目 水资源与环境
研究方向 页码范围 34-37
页数 4页 分类号 TV213.9
字数 2452字 语种 中文
DOI 10.11988/ckyyb.20170230
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 许继平 北京工商大学计算机与信息工程学院 78 331 10.0 14.0
2 要震 北京工商大学计算机与信息工程学院 2 4 1.0 2.0
3 刘松波 8 119 3.0 8.0
4 孔建磊 北京工商大学计算机与信息工程学院 5 4 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
河流水位
预测模型
GA算法
Elman网络
BP网络
河流水资源有效配置
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