徑流過程受地理環(huán)境、氣候變化、人類活動等多方面綜合影響,具有隨機(jī)性、模糊性、灰色、混沌等特性。開展流域未來徑流預(yù)報研究對獲得諸如防洪、發(fā)電、農(nóng)業(yè)灌溉、工業(yè)居民用水、河道通航、景觀旅游等經(jīng)濟(jì)和社會效益具有重大意義。因此,為了更好地統(tǒng)籌規(guī)劃水資源,提高中長期徑流預(yù)報的精度顯得尤為重要。本文以長江上游宜昌站為研究對象,使用宜昌站年徑流和月徑流數(shù)據(jù),研究并設(shè)計有效的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)報中長期徑流。研究工作重點(diǎn)圍繞傳統(tǒng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)報模型無法記憶過往時刻數(shù)據(jù)、易收斂于局部最優(yōu)和梯度下降等問題展開,引入循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的長短期記憶循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和門結(jié)構(gòu)循環(huán)單元（GRU）變體,建立年、月徑流預(yù)報模型,并提出一種更簡單、計算效率更高的門結(jié)構(gòu)-Simple-LSTM作為預(yù)報網(wǎng)絡(luò)。實(shí)例研究表明,Simple-LSTM網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練和測試中都表現(xiàn)出良好的性能。與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量回歸機(jī)（SVR）兩種方式預(yù)報結(jié)果相比,Simple-LSTM模型具有更高的預(yù)報合格率和計算效率�；谝陨涎芯�,設(shè)計了一套三峽流域中長期徑流預(yù)報系統(tǒng)。研究工作取得的主要成果如下:（1）為了克服傳統(tǒng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂慢、震蕩波動大、收... 

【文章來源】：華中科技大學(xué)湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：95 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

論文框架結(jié)構(gòu)圖

0 1( , ..., )niJ （）用步長 乘以損失函數(shù)的梯度，得到當(dāng)前位置下降的距離，為公式 20 1( , ..., )niJ （）確定是否對于所有的 ，新的函數(shù)值與目標(biāo)值的誤差值小于誤差 ，到算法參數(shù)，算法結(jié)束。否則進(jìn)入步驟 4。）參數(shù)i 通過優(yōu)化方式更新。對于當(dāng)前i 值，使用公式 2-7 修正。重復(fù)0 1( , ..., )i i niJ （MSprop 稱為均方根算法，是在一般梯度下降法的基礎(chǔ)上改進(jìn)得到的優(yōu)少計算時間，獲得更快的梯度下降速率。使用 RMSProp 的主要目的是時的震蕩。 如圖 2-1 所示，左側(cè)黑點(diǎn)為初始出發(fā)點(diǎn)，整個橢圓形代表得空間中的全局最優(yōu)點(diǎn)（紅色點(diǎn)標(biāo)記最優(yōu)點(diǎn)），出發(fā)點(diǎn)使用梯度下降不停地尋找下一個迭代點(diǎn)，不停地向最優(yōu)點(diǎn)靠近。

0(1 )Cn 0Cb bb 習(xí)速率。損失函數(shù)帶上正則項后，梯度下降與最初的梯度下子1n 來修正權(quán)重。因為 ， ，n 均大于 0，所以 權(quán)重隨之不斷下降。 2.1.5 節(jié)中的正則化的方式解決過擬合，還能使用 dropo在訓(xùn)練時按概率隨機(jī)丟棄訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)中的一部分神經(jīng)元，設(shè)為 0，丟失神經(jīng)元后，網(wǎng)絡(luò)變得更加稀疏，從而保證在易預(yù)報網(wǎng)絡(luò)輸出，同時更少的神經(jīng)元意味著更少的計算度更快。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]自然—人工二元模式下河川徑流變化規(guī)律和合理描述方法研究[D]. 蔣曉輝.西安理工大學(xué) 2002

碩士論文
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本文編號：3014970