仿生算法优化BP神经网络在降雨空间插值中的应用

被引：8

作者：

王汉涛 ^{[1
,2
]}

张潇潇 ^{[3
]}

机构：

[1] 中国长江三峡集团有限公司

[2] 三峡水利枢纽梯级调度通信中心

[3] 四川大学水利水电学院

来源：

水资源与水工程学报 | 2019年 / 03期

基金：

国家重点研发计划;

关键词：

遗传算法; 粒子群算法; 蚁群算法; BP神经网络; 降雨空间插值; 三峡区间流域;

D O I：

暂无

中图分类号：

P413 [数据处理]; P426.6 [降水];

学科分类号：

摘要：

人工神经网络能够充分挖掘已知样本中的规律,从而对未观测数据进行预测,可应用于降雨量空间插值计算中。在BP神经网络进行降雨空间插值的基础上,引入遗传、粒子群和蚁群3种仿生算法对BP神经网络初始权值和阈值进行优化,将优化后的BP神经网络应用于三峡区间流域年、月和日3个时间尺度的降雨空间插值中。结果表明:仿生算法对BP神经网络初始权值和阈值优化求解后,降低了BP神经网络陷入局部最小以及过拟合的风险,在插值过程中表现出较好的稳定性,取得了理想的插值结果。

引用

页码：106 / 112

页数：7

共 24 条

[1] 降雨空间分布的模糊熵聚类分析 [J].