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BP网络模型在径流预测中应用较广,效果较好.但目前对BP网络的初始权重及偏值、学习率、动量因子和训练次数多采用"试错法"来确定,具有较大的不确定性,影响到模型的收敛速度和精度.为此,提出一种利用粒子群收缩因子算法(CFPSO)对BP模型上述参数进行优化的方法,并利用径流预测实例进行检验,计算结果表明该优化方法能够提高BP模型的收敛速度和精度. 相似文献
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电力市场环境下,水电站入库径流预测对水电站安排发电调度计划、进行电量交易和竞价上网具有重要意义。基于粒子群优化(PSO)的BP人工神经网络径流预测模型,应用于雅砻江流域梯级电站下的二滩水电站进行月径流预测,并通过对BP人工神经网络和实际数据的比较,建立了雅砻江流域梯级电站径流预测模型,可供梯级电站生产使用参考。 相似文献
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《南昌工程学院学报》2014,(3)
构建小波与人工神经网络组合时序模型,该模型利用morlet小波基函数取代人工神经网络的激发函数,通过平移因子和伸缩因子确定小波基函数,采用误差逆向传播算法训练网络和预测.利用此模型对赣江河段上外洲水文站月径流变化趋势进行预测,并将其计算结果与BP神经网络进行比较,结果表明利用小波神经网络进行时间序列预测效果较理想. 相似文献
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流域年径流时序分析的混沌网络模型研究 总被引:1,自引:1,他引:0
以混沌理论为基础,对三峡寸滩站月平均径流量时序曲线进行了相空间重构,确定了合理的饱和关联维数.与神经网络结合,用多维相空间建立了网络学习样本和教师值,构造了混沌神经网络分析模型.结果表明:流域年径流序列具有混沌性特征;混沌网络模型预测精度要高于标准BP网络模型,预测结果的绝对误差和相对误差均小于BP网络模型. 相似文献
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分析了电站锅炉结渣的影响因素,确定了评判锅炉结渣倾向性的指标。设计了预测评判系统平台,可用各种指标及算法进行比较研究,并将模糊数学和BP网络相结合,构成模糊神经网络模型,用此方法建立评判模型对山西大唐国际云冈热电有限责任公司机组的燃用煤种进行了结渣预测,取得了良好的效果。 相似文献
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首先利用小波变换对北碚站年径流量变化规律进行了研究,结果表明:年径流量呈现出明显的减少趋势,并具有大约9.8a的变化周期.其次结合BP神经网络建立小波网络模型,并利用该模型对北碚站的年径流量进行预测,同时将预测结果与BP神经网络模型的预测结果进行了比较,比较结果表明:小波网络模型对径流变化的预测效果明显优于BP神经网络模型,为径流量的定量分析提供了一种新的方法. 相似文献
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ARIMA与ANN组合预测模型在中长期径流预报中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
基于时间序列预测模型及BP神经网络,提出了新的组合预测方法.该方法采用三层结构的BP神经网络来构造组合预测模型,运用时间序列模型预测方法得出的预测结果,采用历史滚动法将前5年的预测结果数据作为BP网络的输入,以当前年份的预测结果为网络期望输入,建立了ARIMA-ANN组合预报模型.利用Matlab7神经网络工具箱对塔里木河上游源流卡群水文站的年径流量进行了预报及验证.结果表明:组合模型的预报结果精度高,容错能力强,是中长期径流预报的有效方法. 相似文献