应用于水文预报的优化BP神经网络研究
文献类型：期刊论文
| 作者 | 谷晓平,王长耀,王汶,王臣立 |
| 刊名 | 生态环境
 |
| 出版日期 | 2004 |
| 期号 | 4页码:524-527 |
| 关键词 | 优化神经网络 水文预报 模型 |
| 中文摘要 | 利用广东省滨江流域的水文观测资料,建立了以前期降水量为预报因子、以水位为输出的BP人工神经网络水文预报模型。首先采用了合理的方法进行样本组织,进而利用最优子集回归技术进行输入因子的确定,然后进行了不同隐层节点数、不同转移函数、不同训练算法的组合试验,确定了应用于水文预报中的优化BP神经网络:网络结构为8-9-1;转移函数的组合方式为tansig-线性函数;训练算法为采用evenberg-Marquardt(Lm)算法。为便于精度分析,还采用了最优子集回归模型作了研究。结果表明,优化BP网络模型无论在拟合精度还是在预测精度上都高于最优子集模型。总的来说BP网络是一种精度较高的水文预测模型。 |
| 收录类别 | CNKI |
| 语种 | 中文 |
| 公开日期 | 2015-01-05 |
| 源URL | [http://ir.ceode.ac.cn/handle/183411/34894]  |
| 专题 | 遥感与数字地球研究所_中文期刊论文_期刊论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 谷晓平,王长耀,王汶,王臣立. 应用于水文预报的优化BP神经网络研究[J]. 生态环境,2004(4):524-527. |
| APA | 谷晓平,王长耀,王汶,王臣立.(2004).应用于水文预报的优化BP神经网络研究.生态环境(4),524-527. |
| MLA | 谷晓平,王长耀,王汶,王臣立."应用于水文预报的优化BP神经网络研究".生态环境 .4(2004):524-527. |
入库方式： OAI收割
来源：遥感与数字地球研究所
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