基于神经网络与遗传算法的洪水分类预报研究

• 作者: 刘恒
• 来源期刊: 水利水电技术
• 学科: 地球科学
• 关键词: BP神经网络 遗传算法 分类预报 大伙房水库
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 水文水资源
• 页码范围: 31-38
• 页数: 8页
• 分类号: P338
• 字数: 6358字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13928/j.cnki.wrahe.2020.08.004

摘要

针对水文模型参数的不确定性,对洪水进行分类预报,不同类型洪水采用不同预报参数,旨在提高洪水预报精度.基于BP神经网络模型,依据分类因子选取原则,选取6项具有代表性的影响因子作为模型输入,可将洪水划分成高、中、低3类.基于遗传算法,对3类洪水进行参数率定,获得3组不同的参数组,最终利用训练好的分类预报模型实现不同类型洪水的变参数预报.以大伙房水库25场历史典型洪水进行实例验证与分析,结果表明:分类预报结果的洪峰误差、峰现误差、确定性系数及典型洪水过程的拟合效果明显优于分类前.经训练后的基于BP神经网络与遗传算法的洪水分类预报模型可较好适用于大伙房水库,结果更贴合实测值,效果整体上优于分类前,方法可行、有效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘恒		14	23	3.0	3.0