河网水情预测的三种BP神经网络方法比较

针对神经网络能模拟复杂的河网水流运动规律,采用两种改进BP算法(动量—学习率自适应算法和Levenberg-Marquart法),以松花江河网水情预测为例与普通BP算法进行了应用比较。结果表明,两种改进BP算法的收敛速度和预测精度较普通BP算法均有明显的提高,L-M法的收敛速度较动量—学习率自适应算法更快,但在对超出训练样本特征范围的1998年超百年一遇历史性特大洪水进行外推模拟时,动量—学习率自适应算法表现更好。