水利规划与设计

2018, No.171(01) 65-66+118

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遗传算法优化BP神经网络水文预报过程模型研究

褚继花;

摘要(Abstract):

为克服BP神经网络的缺点,将遗传算法引入BP神经网络模型(GA-BPNN模型),并与实测数据对比,验证了该模型的准确性,结果表明:GA-BPNN模型的计算精度和一致性明显高于BP神经网络模型,且其收敛速度更快,其RMSE为0.237,K值0.917,C_D为0.894,决定系数R~2为0.918,精度较高,因此,该模型可作为当地水文径流预报的计算模型。

关键词(KeyWords): 遗传算法;BP神经网络;计算精度;一致性

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation):

作者(Author): 褚继花;

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