本文關(guān)鍵詞：自適應(yīng)人工魚(yú)群-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在徑流預(yù)測(cè)中的應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：為了提高水庫(kù)和河流中長(zhǎng)期徑流預(yù)測(cè)精度,提出了彈性自適應(yīng)人工魚(yú)群算法(RAAFSA)。應(yīng)用RAAFSA算法訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化,形成彈性自適應(yīng)人工魚(yú)群-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混合算法(RAAFSA-BP),對(duì)石泉水庫(kù)進(jìn)行中長(zhǎng)期徑流預(yù)測(cè)。仿真計(jì)算表明,彈性自適應(yīng)人工魚(yú)群優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法收斂速度快于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、人工魚(yú)群-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。該混合算法克服了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工魚(yú)群算法易陷于局部極值、搜索質(zhì)量差和精度不高的缺點(diǎn),改善了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力,輸出穩(wěn)定性好,預(yù)報(bào)精度顯著提高,每次預(yù)測(cè)相對(duì)誤差絕對(duì)值都小于6%,合格率達(dá)到100%。該算法成功地解決了石泉水庫(kù)中長(zhǎng)期徑流預(yù)測(cè)精度不高的難題,可有效用于水庫(kù)和河川中長(zhǎng)期徑流預(yù)測(cè)。
【作者單位】： 西安理工大學(xué)水利水電學(xué)院;青島科技大學(xué);
【關(guān)鍵詞】： 徑流預(yù)測(cè) RAAFSA-BP網(wǎng)絡(luò)算法 彈性自適應(yīng)人工魚(yú)群算法 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【基金】：國(guó)家火炬計(jì)劃基金(07C26213711606) 陜西省自然科學(xué)基礎(chǔ)研究計(jì)劃(SJ08E220) 山東省軟科學(xué)基金(2009RKB190)
【分類號(hào)】：TP183
【正文快照】： 中長(zhǎng)期徑流預(yù)報(bào)是充分利用水資源、真正實(shí)現(xiàn)水庫(kù)優(yōu)化運(yùn)行、發(fā)揮電站經(jīng)濟(jì)效益的有力手段和重要環(huán)節(jié)。目前中長(zhǎng)期水文預(yù)報(bào)研究仍處在發(fā)展階段,相對(duì)于短期水文預(yù)報(bào)來(lái)說(shuō),滯后于生產(chǎn)實(shí)際的要求。中長(zhǎng)期徑流預(yù)報(bào)模型有多元回歸模型[1]、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[2]、最近鄰抽樣回歸模型[3]

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8 葉磊;蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)分析的計(jì)算方法研究[D];浙江大學(xué);2008年

9 祝偉民;基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)域景觀生態(tài)評(píng)價(jià)研究[D];南京農(nóng)業(yè)大學(xué);2008年

10 邵偉鈺;地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系研究[D];蘇州大學(xué);2008年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 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

2 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

3 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

4 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

5 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

6 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

7 章為川;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車牌識(shí)別系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)[D];西南交通大學(xué);2006年

8 王業(yè)琴;基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)木材表面顏色分類的研究[D];東北林業(yè)大學(xué);2006年

9 楊海光;基于集成理論的虛擬企業(yè)組織網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建研究[D];西北工業(yè)大學(xué);2006年

10 朱磊;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟件可靠性模型選擇研究[D];重慶大學(xué);2006年

  本文關(guān)鍵詞：自適應(yīng)人工魚(yú)群-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在徑流預(yù)測(cè)中的應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號(hào)：305099