原文服务方: 人民珠江       
摘要:
针对经验预测方法精度不高,传统水文模型应用至小型水库进行洪水预报工作量大、推广较难的问题,引入具有强大特征学习能力的人工神经网络(ANN)方法,结合遗传算法(GA)寻参,对小型水库进行洪水预报。利用GA实现ANN中时间步长和隐含层神经元节点参数自动寻优,可避免寻参盲目性,针对性地为各小型水库构建个性化洪水预报模型。通过构建反向传播(BP)、长短期记忆(LSTM)、门控循环单元(GRU)神经网络洪水预报模型,对实测洪水过程进行模拟对比试验。结果表明:LSTM模型预报精度高、稳定性良好,能学习并模拟实际洪水过程水位变化规律,预报性能优于BP和GRU模型。
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内容分析
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文献信息
篇名 基于神经网络的小型水库洪水预报研究
来源期刊 人民珠江 学科
关键词 神经网络 洪水预报 遗传算法 小型水库
年,卷(期) 2023,(3) 所属期刊栏目 流域洪涝防治专题
研究方向 页码范围 5-12
页数 8页 分类号
字数 语种 中文
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神经网络
洪水预报
遗传算法
小型水库
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人民珠江
月刊
1001-9235
44-1037/TV
大16开
广州市天河区天寿路80号
1980-01-01
中文
出版文献量(篇)
4341
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12411
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