基于遗传BP算法的日径流预测

被引：7

作者：

龚传利

康玲

姜铁兵

机构：

[1] 华中科技大学水电与数字化工程学院

[2] 华中科技大学水电与数字化工程学院武汉

[3] 武汉

来源：

西北水电 | 2003年 / 04期

关键词：

遗传算法; 神经网络; 径流预测;

D O I：

暂无

中图分类号：

TV124 [];

学科分类号：

081501 ;

摘要：

用遗传算法和BP算法相结合的混合算法来训练日径流神经网络预测模型的权值,即先通过遗传学习算法进行全局训练,再用权重调整BP算法进行精确训练,这一算法克服了BP算法收敛速度慢、易陷入局部极小等缺陷,实例证明提高了预测精度。

引用

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共 2 条

[1] 基于克服过早收敛的自适应并行遗传算法 [J].

周远晖 ;

陆玉昌 ;

石纯一 .

清华大学学报(自然科学版), 1998, (03) :95-97

[2]

多层前向人工神经网络.[M].赵林明等编著;.黄河水利出版社.1999,