基于改进PSO-BP神经网络在径流量预测中的应用

• 作者: 吴凯 杲广文 王长鹏 蔡永宁 齐俊
• 来源期刊: 城市勘测
• 学科: 地球科学
• 关键词: 径流量 BP神经网络 粒子群优化算法 预测算法
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 勘查工程
• 页码范围: 199-203
• 页数: 5页
• 分类号: P641.6|TP183
• 字数: 3864字
• 语种: 中文

摘要

为构建一个预测精度高、预测速度快的河流径流预测系统,完善径流预测理论,同时指导生产实践,本文提出了用粒子群优化算法(PSO)改进BP神经网络训练算法的方法,建立改进的粒子群优化算法BP神经网络模型(IPSO-BP),利用历史真实数据对IPSO-BP模型进行训练,把训练好的IPSO-BP模型用于对宜昌水文站的日径流量数据进行预测,改进的IPSO-BP神经网络模型算法在预测速度和预测精度方面优于标准BP算法、标准的PSO-BP算法,取得良好的预测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴凯		6	3	1.0	1.0
2	王长鹏		9	5	2.0	2.0
3	齐俊		4	4	2.0	2.0
4	蔡永宁		6	5	2.0	2.0
5	杲广文		4	4	2.0	2.0