基于遗传算法的地下水位动态预测双线性模型

被引：18

作者：

金菊良

杨晓华

金保明

丁晶

机构：

[1] 合肥工业大学

[2] 河海大学

[3] 福建省南平市水电局

[4] 四川大学安徽合肥

[5] 江苏南京

[6] 福建南平

[7] 四川成都

来源：

水科学进展 | 2001年 / 03期

基金：

中国博士后科学基金;

关键词：

地下水位; 动态; 双线性模型; 遗传算法; 预测;

D O I：

10.14042/j.cnki.32.1309.2001.03.014

中图分类号：

P641.2 [地下水动力学];

学科分类号：

0818 ; 081803 ;

摘要：

提出了建立双线性模型（ＢＭ）的一套简便通用的方法。用加速遗传算法可同时估计ＢＭ模型各参数，成功地解决了ＢＭ建模这一难题，为ＢＭ模型的广泛应用提供了新工具。实例计算结果说明：用这套方法预测地下水位动态是可行而有效的；通过利用预测过程中产生的残差信息进行反馈矫正，保证了ＢＭ模型劫高的拟合精度和稳健的预测性能，增强了对复杂非线性动态系统的适应性。

引用

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