主/客观证据融合模型在洪水预测研究中的应用

被引：1

作者：

吴蔚 ^{[1
]}

王道席 ^{[2
]}

机构：

[1] 不详

[2] 浙江水利水电专科学校

[3] 不详

[4] 水利部黄河水利委员会

[5] 不详

来源：

关键词：

洪水预测; 主/客观证据融合; BP神经网络; DS证据理论;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

文章提出了BP神经网络联合与DS证据推理相融合的模型,实现了多个领域不同层次的全部主/客观证据的特征级融合,还实现了多个模型的优势互补。解决了单一模型洪水预测问题存在的算法复杂度高,分类准确率低等问题。通过实验得出,主/客观证据融合方法不仅提高了12%的分类精度,还降低了算法的时间复杂度。

引用

页码：197 / 199+216 +216

页数：4