用遗传算法优化神经网络初始权重的方法

被引：65

作者：

翟宜峰

李鸿雁

刘寒冰

苑希民

不详

机构：

[1] 大连理工大学水利土木学院

[2] 北京理工大学管理与经济学院

[3] 吉林大学交通学院

[4] 中国水利水电科学研究院防洪减灾所辽宁大连

[5] 北京

[6] 吉林长春

来源：

吉林大学学报(工学版) | 2003年 / 02期

关键词：

人工神经网络; 遗传算法; 网络初始权重; 洪峰预报;

D O I：

10.13229/j.cnki.jdxbgxb2003.02.011

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

基于遗传算法的全局搜索和BP网络局部精确搜索的特性,通过采用遗传算法优化网络初始权重的方法,将遗传算法和BP算法有机结合,做到了优势互补,并在提高洪水智能预报精度,特别是提高洪峰预报精度的研究中得到了很好的应用。在珠江流域西江洪水预报系统中,以历史水文资料进行检验的结果表明,洪峰时段的预报精度明显高于平水期的预报精度,证明了这种方法的有效性和可靠性。

引用

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页数：6

共 5 条

[1] 人工神经网络峰值识别理论及其在洪水预报中的应用 [J].