基于遗传算法的BP网络在小流域侵蚀量预测中的应用

被引：7

作者：

段军彪 ^{[1
]}

景旭 ^{[1
]}

上官周平 ^{[2
]}

机构：

[1] 西北农林科技大学信息工程学院

[2] 西北农林科技大学水土保持研究所

来源：

西北农业学报 | 2008年 / 02期

关键词：

BP网络; 遗传算法; 侵蚀; 预测; 小流域;

D O I：

暂无

中图分类号：

S157 [水土保持];

学科分类号：

0815 ; 082802 ; 090707 ; 0910 ;

摘要：

人工神经网络可用于流域水土流失的预测。针对BP神经网络收敛速度慢及容易陷入局部最优解的缺点,设计了基于遗传算法(GA)的优化BP神经网络。利用遗传算法特有优势,为BP网络的初始权值和阈值搜索全局最优解空间,经过BP算法迭代训练,进行预测。依据黄土高原沟壑区杨家沟小流域多年径流与泥沙的实测数据,对创建的侵蚀量模型进行训练和预测,取得了较高的预测精度和较快的收敛速度。

引用

页码：317 / 320

页数：4

共 9 条

[1] Matlab遗传算法优化工具箱(GAOT)的研究与应用 [J].