三种神经网络在洪水预报中应用的比较

被引：4

作者：

侯翔 ^{[1
]}

汤元斌 ^{[2
]}

刘笃晋 ^{[1
]}

江芝蒙 ^{[2
]}

机构：

[1] 四川文理学院计算机科学系

[2] 四川文理学院现代教育技术中心

来源：

关键词：

神经网络; BP算法; Levenberg-Marquart算法; 遗传算法; 洪水预报;

D O I：

暂无

中图分类号：

P338.6 [];

学科分类号：

摘要：

本文以四川省达州市州河流域的洪水为研究对象,分别采用标准BP算法、Levenberg-Marquart算法和遗传算法来建立洪水预报模型,并对预报结果进行了分析和比较.结果表明:三种算法之中,遗传算法所建立的模型的收敛速度最快,预测结果精度最高,能够避免网络陷入局部极小点.

引用

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页数：4

共 10 条

[1] BP神经网络在闽江十里庵流量预测中的应用
金保明
[J]. 水电能源科学, 2010, 28 (09) : 12 - 14
[2] 基于桥墩历史水痕与气象预报的中小桥水害预测
文雨松
李整
邹希云
刘小丰
[J]. 铁道学报, 2010, 32 (02) : 141 - 144
[3] 河网水情预测的三种BP神经网络方法比较
王艳君
金生
[J]. 水电能源科学, 2010, 28 (02) : 19 - 21+12
[4] 洪泽湖水位预测模型的研究
朱全银
戴峻峰
[J]. 计算机仿真, 2009, 26 (04) : 113 - 115+157
[5] GABP模型在渭河下游洪水预报中的应用
隋彩虹
徐宗学
[J]. 人民黄河, 2007, (04) : 19 - 20+22
[6] 基于遗传与BP混合算法神经网络预测模型及应用
殷峻暹
陈守煜
邱菊
[J]. 大连理工大学学报, 2002, (05) : 594 - 598
[7] 基于遗传算法的神经网络洪水预报研究与应用[D]. 范睿.哈尔滨工程大学. 2005
[8] 模糊神经网络及遗传算法在实时洪水预报中的应用研究[D]. 赵玉庆.大连理工大学. 2002
[9] 人工神经网络与模拟进化计算[M]. 清华大学出版社 , 阎平凡, 2000
[10] Nonstationary hydrological time series forecasting using nonlinear dynamic methods[J] . Paulin Coulibaly,Connely K. Baldwin. Journal of Hydrology . 2004 (1)