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改进Elman神经网络在径流预测中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
崔东文 《水利水运工程学报》2013,(2):71-77
针对传统静态前馈神经网络动态性能较差的缺点,提出一种基于遗传算法(GA)优化Elman神经网络连接权值的GA-Elman多元变量年径流预测模型.以新疆伊犁河雅马渡站径流预测为例进行实例分析,并构建传统Elman,传统BP和GA-BP多元变量年径流预测模型作为对比模型,预测结果与文献IEA-BP网络模型预测结果进行对比.结果表明:①GA-Elman模型的拟合及预测效果略优于文献IEA-BP模型,该模型用于多元变量年径流预测是合理可行的,具有较好的预测精度和泛化能力.②在相同网络结构及传递函数等条件下,GA-Elman模型的预测精度和泛化能力优于GA-BP模型,传统Elman模型优于传统BP模型,表明具有适应时变特性的Elman反馈动态递归网络预测性能优于BP网络;GA能有效优化Elman神经网络连接权值,使网络的预测精度和泛化能力有了较大提高. 相似文献
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枯季径流是工农业用水的重要来源,分析和预报流域枯季来水情况,可为科学制定用水方案、合理调配水资源提供依据。运用逐步回归模型和BP神经网络模型分别对盘龙河流域枯季月径流进行拟合和预报分析,并采用相关系数、相对误差、合格率对两个模型预测精度进行比较。结果表明BP神经网络模型预测精度更高,预测结果精度满足规范要求,更适用于盘龙河流域枯期月径流的预测。 相似文献
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杨洪 《水资源与水工程学报》2014,25(3):213-219
为提高径流预测预报的精度和泛化能力,建立了基于3种基本改进算法的BP神经网络集成预测模型。利用ADF单位根检验方法、自相关分析方法确定径流时间序列的平稳性和模型的输入向量。针对BP神经网络标准算法收敛速度慢、易陷入局部极值的缺陷,采用自适应动量梯度法、共轭梯度法和Levenberg-Marquardt法分别改进BP神经网络标准算法,依次构建基于3种改进算法的BP神经网络模型对文山州南利河董湖水文站年径流进行预测,并构建GA-BP预测模型作为对比模型;采用加权平均方法对各单一模型预测结果进行综合集成。结果表明:集成模型对南利河2001-2005年径流预测平均相对误差绝对值为4.67%,最大相对误差绝对值为7.11%,精度和泛化能力均优于各单一模型和GA-BP模型。集成模型克服了单一模型预测精度不高和误差不稳定的缺点,具有较好的预测精度和泛化能力,是提高径流预测预报精度的有效方法。 相似文献
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崔东文 《水利水电科技进展》2014,34(2):59-63
针对线性组合预测模型预测精度不高、单一预测模型权重较难确定和非线性组合预测模型组合函数难以构造等问题,为最大限度地挖掘输入向量间的有用信息以及充分发挥神经网络模型的高度非线性映射能力,提出一种基于BP、Elman、RBF、GRNN这4种神经网络算法原理的多重组合年径流预测模型。以4种单一预测模型的预测结果作为一次组合预测模型的输入向量,实测流量作为输出向量,构建4输入1输出的一次组合预测模型;再以一次组合预测模型预测结果作为二次组合预测模型的输入向量,实测流量作为输出向量,构建4输入1输出的二次组合预测模型;依次类推,构建12种多重组合预测模型。以新疆伊犁河雅马渡站年径流预测为例,将预测结果与4种单一预测模型及IEA-BP模型的预测结果进行比较,结果表明:多重组合预测模型的预测精度和泛化能力较单一预测模型均有较大提高,随着模型组合重数的增加,预测精度呈提高趋势,是提高预测精度的有效方法。 相似文献
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针对传统神经网络模型静态性及训练算法易陷入局部极值的缺陷,为了实现神经网络训练全局寻优,提高模拟精度,并使网络结构能动态反映年径流系列的时变特性,本文以年降雨及气温作为输入因子、年径流量为模型预测对象,结合遗传算法和Elman神经网络各自的优点,采用遗传算法对网络权值阈值全局优化,通过二者的耦合构建了GA-Elman年径流预测模型。利用构皮滩站1961—2015年的径流系列对模型进行了训练及测试,并对各模型预测性能比较分析。结果表明:GA-Elman模型预测平均相对误差5.29%、均方根误差55.81 mm,效果良好,对于径流预测具有实用价值;神经网络模型预测精度优于基于线性方法的模型,预测平均相对误差从12.01%降至7.07%以下;采用遗传算法改进神经网络权值阈值优化过程,预测平均相对误差从7.07%降低到5.29%,可明显提高模型泛化能力,从而改善径流预测效果。 相似文献
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基于Matlab神经网络的流域年径流量预测 总被引:2,自引:0,他引:2
阐述了运用人工神经网络模型对流域年径流量径流序列做出预报,表明人工神经网络模型在水文预报中具有一定的优势。通过BP神经网络算法得到了适合该神经网络模型的训练算法。以渔峡口站年径流量实测序列为研究对象,在数值试验的基础上建立了年径流序列预报的人工神经网络预报模型结构,提高了该模型的预报准确性。 相似文献
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基于遗传算法的神经网络优化预测模型及其在年径流预报中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
根据径流中长期预测的特点,将遗传算法和神经网络相结合,提出一种年径流预测新算法——遗传神经网络优化预测方法.该方法提高了径流中长期预测模型的优化能力,有效地克服了人工神经网络学习速度慢、存在局部极小点的固有缺陷.最后对实例分别用几种不同的模型进行预测,经比较分析,证明所提出的方法能有效地提高预测精度和速度 相似文献
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文章以新疆开都河年径流量为研究对象,选用能够模拟输入与输出层非线性关系的径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络,构建了河流年径流量预测模型。研究结果表明:通过自相关系数法,选用河流自身前1~5 a径流量作为输入层,当前年径流量作为输出层,利用Matlab软件建立RBF神经网络模型,预测开都河2008—2012年径流量,预测值最小相对误差为3.22%,最大相对误差为7.61%,平均相对误差为5.19%,相关系数为0.863;通过对预测样本实测值与模拟值进行经典统计学分析,2组数据间无显著性差异。这说明RBF人工神经网络模型用于模拟预测河川年径流量是可行的。 相似文献
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基于神经网络理论与传统分析方法,采用改进的BP网络算法,利用黄河青铜峡水文站278年(1723~2000年)的天然年径流时间序列,建立了黄河上游年径流长期变化的BP网络预测模型,并以此模型对2001~2050年黄河上游天然年径流变化趋势进行预测分析,结论认为:①黄河上游天然年径流在未来50 a变化的大趋势是丰水时段占优势,且黄河干流天然年径流变化要经历3个不同的时段,即2001~2013年以多年平均水平为基准上下波动的时段、2014~2037年相对丰水时段和2038~2050年相对枯水时段;②用神经网络理论建立了黄河天然年径流中长期BP网络预测模型,模型预测分析的未来几十年黄河天然年径流变化的大趋势是可信的。 相似文献