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| 遗传算法改进神经网络模型在太子河流域径流预报中的应用 | |
| 引用本文： | 王春平,谢新民,梁团豪.遗传算法改进神经网络模型在太子河流域径流预报中的应用[J].东北水利水电,2005,23(11):28-29,37. |
| 作者姓名： | 王春平 谢新民 梁团豪 |
| 作者单位： | 1. 北京师范大学水科学研究院,水沙科学教育部重点实验室,北京,100875 2. 中国水利水电科学研究院水资源所,北京,100044 3. 水利部松辽水利委员会,吉林,长春,130021 |
| 摘 要： | 本文对用遗传算法(GA)改进的神经网络的算法进行了分析,建立了用GA寻求权重的前馈网络模型(简称模型I)和用GA优化初始权重的前馈网络模型(简称模型Ⅱ)。对太子河流域的5个计算单元前35年年径流量进行了模拟和用后10年资料对模型进行了检验,并与传统的BP神经网络模型进行了比较。结果表明:模型I对历史样本拟合较差,但其预报效果优于模型II和传统的网络模型。模型II和未改进的网络模型效果相似,精度有所提高。 |
| 关 键 词： | BP神经网络 遗传算法 太子河流域 |
| 文章编号： | 1002-0624（2005）11-0028-02 |
| 收稿时间： | 2005-05-08 |
| 修稿时间： | 2005-05-08 |
Application of neural network in proved model with genetic algorithm in Taizihe river runoff forecast |
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| WANG Chun-ping,XIE Xin-min,LIANG Tuan-hao.Application of neural network in proved model with genetic algorithm in Taizihe river runoff forecast[J].Water Resources & Hydropower of Northeast China,2005,23(11):28-29,37. | |
| Authors: | WANG Chun-ping XIE Xin-min LIANG Tuan-hao |
| Abstract: | |
| Keywords: | BP neural network genetic algorithm Taizihe river basin |
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