水库径流预报的蚁群优化神经网络算法应用研究

水库优化供水调度效果如何很大程度上取决于对不确定因素的预测,针对水库径流预报问题,介绍一种基于蚁群优化的神经网络算法。该算法充分利用了神经网络的较强的记忆、联想能力和蚁群算法的正反馈性,同时在蚁群算法中增加扰动策略,克服了蚁群算法在求解过程中出现初期信息素匮乏、易陷入局部最优解的问题,并将其应用于滦河下游各水库的径流预报中。实例计算表明,本文建立的基于蚁群优化的神经网络模型是合理可靠的,训练精度较高,可对水库径流进行预测。