為了驗(yàn)證基于改進(jìn)人工蜂群算法的徑向基函數(shù)（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在地下水埋深預(yù)測(cè)中的可行性和優(yōu)越性,在基本人工蜂群算法中引入高斯變異算子,優(yōu)化初始蜜源位置,設(shè)計(jì)建立基于改進(jìn)人工蜂群算法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（IABC-RBF）.通過(guò)輸入涇惠渠灌區(qū)的年降雨量、年渠首引水量、年田間灌溉用水量、年地下水開(kāi)采量和前一年的地下水埋深共5個(gè)相關(guān)影響因子的數(shù)據(jù),對(duì)地下水埋深進(jìn)行預(yù)測(cè),與實(shí)測(cè)的地下水埋深數(shù)據(jù)進(jìn)行比較,誤差很小.與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和基于基本人工蜂群算法訓(xùn)練的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（ABC-RBF）的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行比較,結(jié)果表明,基于改進(jìn)人工蜂群算法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型收斂速度更快,預(yù)測(cè)結(jié)果誤差最小,精度最高. 

【文章來(lái)源】：浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版). 2019,53(07)北大核心EICSCD

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【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3623629