河道水量还原计算中的遗传BP人工神经网络方法

被引：2

作者：

魏茹生 ^{[1
]}

沈冰 ^{[1
]}

吴建华 ^{[2
]}

机构：

[1] 西安理工大学西北水资源与环境生态教育部重点实验室

[2] 太原理工大学

来源：

河海大学学报(自然科学版) | 2008年 / 02期

关键词：

人工神经网络; 还原计算; 遗传算法(GA); BP模型;

D O I：

暂无

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：

将遗传算法GA及人工神经网络BP算法结合起来运用于河道水量的还原计算.结果表明:基于GA+BP的河道水量还原优化算法能够克服BP算法自身不可优化的弊病,较好地改善网络全局寻优能力,提高网络速度,防止网络陷入局部最小值.同时该算法较确切地反映出河道水量还原计算中河道水量形成非线性这一本质现象,提高了河道水量还原计算结果的精度.

引用

页码：161 / 164

页数：4

共 8 条

[1] 基于遗传算法BP神经网络的零件图特征识别 [J].