GA-BP神经网络模型在流域面雨量预报的应用研究
文献类型：期刊论文
| 作者 | 谷晓平 ; 王长耀 ; 袁淑杰 |
| 刊名 | 热带气象学报
 |
| 出版日期 | 2006 |
| 期号 | 3页码:248-252 |
| 关键词 | 神经网络 遗传算法 最优子集 雨量预报 |
| 中文摘要 | 通过采用遗传算法优化网络初始权重的方法,将遗传算法(GA)和前馈误差反传播(BP)算法有机地结合,优势互补,并应用于流域面雨量预报。以广东省东北部的滨江流域为试验区域,以1995～2001年气象探空资料为基础,利用最优子集回归技术进行预报因子筛选,建立了流域面雨量预报的GA-BP神经网络模型,取得了满意的结果。试验表明:(1)6小时流域面雨量预报神经网络的优化结构是7-7-1,转移函数的组合方式为tansig-线性函数。(2)训练算法为Levenberg-Marquardt算法(LM)。(3)遗传算法具有快速学习网络权重的能力,对BP网络易陷于局部极小点。(4)利用GA-BP神经网络模型对未来6小时流域面雨量的预报精度明显高于其它统计方法,证明了这种方法的有效性和可靠性。 |
| 收录类别 | CNKI |
| 语种 | 中文 |
| 公开日期 | 2015-01-05 |
| 源URL | [http://ir.ceode.ac.cn/handle/183411/35402]  |
| 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,袁淑杰. GA-BP神经网络模型在流域面雨量预报的应用研究[J]. 热带气象学报,2006(3):248-252. |
| APA | 谷晓平,王长耀,&袁淑杰.(2006).GA-BP神经网络模型在流域面雨量预报的应用研究.热带气象学报(3),248-252. |
| MLA | 谷晓平,et al."GA-BP神经网络模型在流域面雨量预报的应用研究".热带气象学报 .3(2006):248-252. |
入库方式： OAI收割
来源：遥感与数字地球研究所
浏览0
下载0
收藏0
其他版本
除非特别说明，本系统中所有内容都受版权保护，并保留所有权利。