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- [7] 基于改进蚁群算法的一类单机调度问题研究[D]. 叶强.合肥工业大学 2008
- [8] 模糊水文学与水资源系统模糊优化原理[M]. 大连理工大学出版社 , 陈守煜著, 1990
自我调节蚁群-RBF神经网络模型在短期径流预测中的应用
被引：8
作者：
白继中
[1
,2
]
师彪
[1
]
冯民权
[1
]
周利坤
[1
,3
]
李小龙
[1
]
机构：
[1] 西安理工大学水利水电学院
[2] 山西水利职业技术学院
[3] 武警工程学院
来源：
关键词：
水文学;
ARACS-RBF神经网络模型;
自适应调节蚁群算法;
短期径流预测;
RBF神经网络;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号：
摘要：
为提高短期径流预测精度,提出了自适应调节人工蚁群算法(ARACS),对RBF神经网络参数进行优化,建立了自适应调节蚁群-RBF神经网络组合算法(ARACS-RBF)预测模型,综合考虑气象、天气、季节、降雨等影响因素,对上马水库进行径流预测。仿真表明,该方法克服了RBF神经网络和人工蚁群算法易陷于局部极值、搜索质量差和精度不高的缺点,改善了RBF神经网络的泛化能力,收敛速度快,输出稳定性好,提高了短期径流预测的精度,预测相对误差小于3%。可有效用于短期径流预测。
引用
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