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

被引：13

作者：

阎俊爱

钟登华

机构：

[1] 天津大学建筑工程学院

[2] 天津大学建筑工程学院天津

[3] 山西财经大学信息管理学院

[4] 山西太原

[5] 天津

来源：

水利水电技术 | 2003年 / 06期

基金：

天津市自然科学基金; 高等学校骨干教师资助计划;

关键词：

遗传算法; 神经网络; 年径流预测; 预测精度;

D O I：

10.13928/j.cnki.wrahe.2003.06.001

中图分类号：

P338 [水文预报];

学科分类号：

081501 ;

摘要：

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

引用

页码：1 / 4+67 +67

页数：5

共 4 条

[1]

人工神经网络与遗传算法的结合：进展及展望[J]. 梁化楼,戴贵亮.电子学报. 1995(10)

[2] 解Job－Shop调度问题的一个遗传算法 [J].

张长水，沈刚，阎平凡 .

电子学报, 1995, (07) :1-5

[3] 用遗传算法拟合电力系统负荷短期预测的非线性模型 [J].

蔡煜东 .

数理统计与管理, 1995, (02) :23-25+37

[4]

水资源可持续利用管理不确定性分析方法及应用[M]. - 黄河水利出版社 , 聂相田等著, 1999

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