基于遗传算法的BP网络在黄河三门峡年径流量预测中的应用

被引：3

作者：

陶海龙 ^{[1
]}

黄卫东 ^{[2
]}

颜帮琼 ^{[2
]}

张胜召 ^{[1
]}

刘阳彬 ^{[2
]}

机构：

[1] 兰州交通大学机电技术研究所

[2] 中国水利水电第五工程局有限公司

来源：

水文 | 2012年 / 32卷 / 03期

关键词：

遗传算法; BP神经网络; 年径流量; 预测; 三门峡;

D O I：

暂无

中图分类号：

P338 [水文预报];

学科分类号：

摘要：

提出了一种基于遗传算法(genetic algorithms,GA)的BP神经网络模型来进行径流量预测。此模型融合了遗传优化算法的全局寻优能力和BP神经网络的局部搜索的优势,有效地防止了网络陷入局部极小值,同时又保证了预测结果的精确性。仿真实验结果表明:在黄河三门峡1950～1985年年径流量预测方面,GA-BP模型预测的平均相对误差为5.67%,标准BP算法的模型平均预测误差为11.05%,说明提出的GA-BP径流量方法行之有效。

引用

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页数：4

共 12 条

[1]

人工智能的原理与方法.[M].马宪民主编;.西北工业大学出版社.2002,

[2]

遗传算法原理及应用.[M].周明;孙树栋编著;.国防工业出版社.1999,

[3] 基于Matlab神经网络的流域年径流量预测 [J].