基于群智能算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在冰塞水位及厚度預(yù)測(cè)中的應(yīng)用
本文關(guān)鍵詞：基于人工智能法的冰塞厚度及水位預(yù)測(cè)分析，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
《合肥工業(yè)大學(xué)》 2009年
基于群智能算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在冰塞水位及厚度預(yù)測(cè)中的應(yīng)用
卜松
【摘要】： 冰凌是冬季寒冷地區(qū)河流上普遍存在的一種水文現(xiàn)象。這些地區(qū)河流冬季常形成冰蓋、冰塞和冰壩,它們會(huì)帶來(lái)各種冰凌災(zāi)害,期間冰塞水位和厚度的變化是冰塞河段最主要的現(xiàn)象之一�；趥鹘y(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、粒子群算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、蟻群算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及多元回歸分析四種方法,對(duì)黃河河曲段的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了本斷面的冰塞水位及厚度預(yù)測(cè)分析;也對(duì)實(shí)驗(yàn)室180o彎道冰塞試驗(yàn)和壅水試驗(yàn)所測(cè)得的數(shù)據(jù)資料進(jìn)行了分析,利用以上四種方法建立冰塞水位及厚度預(yù)測(cè)模型,并將所得的預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值進(jìn)行了資料范圍內(nèi)的對(duì)比。由對(duì)比結(jié)果可以看出,無(wú)論是在天然河道還是實(shí)驗(yàn)室條件下,和多元回歸分析方法相比,傳統(tǒng)BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)精度有了較大的提高,而在此基礎(chǔ)上,基于粒子群和蟻群算法等群智能算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測(cè)精度和對(duì)復(fù)雜環(huán)境適應(yīng)性方面都存在較大的優(yōu)勢(shì),可以較為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)冰塞水位及厚度。本文的研究可為冰凍地區(qū)河流建立冰情預(yù)報(bào)模型提供有益的參考。
【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2009
【分類號(hào)】：TV124
【目錄】：
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4 郭力文;基于人工智能法的冰塞厚度及水位預(yù)測(cè)分析[D];合肥工業(yè)大學(xué);2007年
5 楊治明;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在圖像識(shí)別中的應(yīng)用研究[D];重慶大學(xué);2003年
6 林麗紅;供應(yīng)鏈績(jī)效評(píng)價(jià)的研究與分析[D];江蘇大學(xué);2005年
7 于進(jìn);軟件風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)的研究與實(shí)現(xiàn)[D];大連海事大學(xué);2005年
8 李良瓊;商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型研究[D];遼寧工程技術(shù)大學(xué);2005年
9 宋超;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的供應(yīng)鏈戰(zhàn)略伙伴選擇研究[D];大連海事大學(xué);2006年
10 胡霞;NTS中學(xué)生認(rèn)知能力評(píng)價(jià)系統(tǒng)的研究與應(yīng)用[D];武漢理工大學(xué);2006年
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