广西科技大学学报

2013, v.24(03) 78-83

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BP神经网络在柳江径流预测中的应用
Application of BP neural network for runoff water level prediction

丁红;吴德敏;荣杰;

摘要(Abstract):

径流水位预测是进行洪水监测的重要手段,对于包含详尽信息的广西柳江日径流水位时间序列,采用基于BP神经网络模型进行预报可取得较好效果.如LMBPDH模型采用双隐含层BP网络能加强预测模型输入输出的非线性映射能力,采用Levenberg Marquardt(LM)算法对网络进行训练则能缩短BP网络的收敛时间,改善网络的收敛性能,同时采用实验法确定模型的其他参数使模型获取最佳预报性能.在对柳江近10年日平均水位的预测中,将LMBPDH模型与单隐含层BP神经网络、LM算法以及带适应学习率和动量因子的梯度递减法算法等组合构成的BP神经网络模型,以及遗传算法进化的神经网络模型比较,LMBPDH模型预报稳定性、预报准确率最佳.

关键词(KeyWords): 柳江径流水位预测;时间序列;BP神经网络

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金资助项目(11161029);; 广西自然科学基金资助项目(2011GXNSFE018006);; 广西教育厅项目(201204LX501)资助

作者(Author): 丁红;吴德敏;荣杰;

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参考文献(References):

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