实数编码遗传算法优化的神经网络模型在岩溶水水位预报中的应用

被引：15

作者：

李根义

朱学愚

钱家忠

王淑云

机构：

[1] 南京大学地球科学系!南京

[2] 河北省环境地质勘查院!石家庄

来源：

南京大学学报(自然科学版) | 2001年 / 03期

关键词：

遗传算法; 实数编码; 神经网络; 岩溶地下水;

D O I：

暂无

中图分类号：

P641.135 [裂隙水];

学科分类号：

0818 ; 081803 ;

摘要：

岩溶地下水资源的准确评价是一个重要而又难以解决的问题 .采用了遗传算法的最新成果 ,建立了以实数编码的遗传算法优化的前馈型神经网络模型以预测岩溶水动态水位 .模型继承了传统遗传算法的优点 ,兼具神经网络强大的函数逼近功能 ,同时又克服了传统神经网络优化方法易陷入局部最优解的缺陷 .实例的训练和预报结果表明 :实数编码遗传算法优化的神经网络预报模型精度较高 ,适合于岩溶地区的地下水资源评价 .

引用

页码：323 / 327

页数：5

共 4 条

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纪圣谋 ;

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陈维南 .

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[3]

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[4]

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