本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)PSO-NN的徑流水位預(yù)報(bào)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：為了提高河流日徑流水位預(yù)報(bào)的精確度,針對(duì)粒子群算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在的缺陷,提出一種新的粒子群算法進(jìn)化三層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)系和閾值,并以此建立逐日徑流水位預(yù)報(bào)模型.該算法采用跟隨變異粒子擾動(dòng)變化的慣性權(quán)重和學(xué)習(xí)因子來提高粒子群算法的局部、全局搜索性能和收斂速度.實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果表明,在收斂速度和預(yù)測(cè)的精確度上,該模型明顯優(yōu)于其他對(duì)比模型,為獲得更高預(yù)測(cè)精度的徑流水位預(yù)報(bào)提供了一種有效的建模方法 .
【作者單位】： 廣西科技師范學(xué)院數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院;武漢大學(xué)軟件工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 粒子群 日徑流水位預(yù)報(bào) 慣性權(quán)重 學(xué)習(xí)因子
【基金】：廣西省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2014GXNSFAA118027) 廣西高�？茖W(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目(LX2014498,YB2014467) 2014年來賓市科學(xué)研究與技術(shù)開發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目
【分類號(hào)】：P338;TP18
【正文快照】： 高效的徑流預(yù)報(bào)對(duì)水資源調(diào)度和管理具有非常重要的意義,傳統(tǒng)的預(yù)報(bào)方法如時(shí)間序列法、多元線性回歸法等很難考慮到預(yù)報(bào)變量和預(yù)報(bào)因子之間的非線性關(guān)系,因此,徑流預(yù)報(bào)的精度不高.近年來,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Networks,NN)方法被成功地應(yīng)用在大氣學(xué)科和徑流預(yù)測(cè)建模等各個(gè)復(fù)雜

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本文編號(hào)：496489