基于人工神经网络的河川径流实时预报研究

被引：12

作者：

谢新民

蒋云钟

石玉波

党勇

杨春霄

机构：

[1] 中国水利水电科学研究院!北京市，

[2] 水利部!北京市

[3] 不详

[4] 河北省保定水文水资源勘测局!保定市

来源：

水利水电技术 | 1999年 / 09期

关键词：

人工神经网络; 河川径流; 实时预报; 共轭梯度优化; BP网络模型;

D O I：

10.13928/j.cnki.wrahe.1999.09.001

中图分类号：

TV121 [径流];

学科分类号：

摘要：

将人工神经网络技术应用于河川径流实时预报，建立起河川径流实时预报的BP网络模型，并针对经典BP算法所存在的缺陷，采用共轭梯度优化和误差反向传播训练算法，使得所建立的BP网络模型的收敛性大为改善，消除和避免了实际应用中可能出现的局部优化问题．利用西大洋水库1975～1995年的入库径流系列资料，对所建立的BP网络模型进行训练和检验，同时探讨了网络结构对网络模型预报结果的影响．通过大量的实际应用和对比分析，表明BP网络模型比HG分析模型和相关图法更优越、更具有实际推广和应用价值．

引用

页码：1 / 4

页数：4