华北水利水电学院学报
華北水利水電學院學報
화북수이수전학원학보
JOURNAL OF NORTH CHINA INSTITUTE OF WATER CONSERVANCY AND HYDROELECTRIC POWER
2009年
3期
9-11,24
,共4页
水位流量关系%神经网络%粒子群算法%蚁群算法
水位流量關繫%神經網絡%粒子群算法%蟻群算法
수위류량관계%신경망락%입자군산법%의군산법
为解决传统水位流量回归模型存在着精度不高的问题,将粒子群优化算法和神经网络相结合建立了水位流量关系拟合模型.该模型能够根据训练样本自动分析水位流量关系,不必预先假定具体关系函数,比传统的计算方法具有较大的灵活性和智能性.将粒子群优化算法和传统梯度下降法相结合,使网络能够迅速收敛到全局极小点,大大提高了网络的性能.实例验证表明,所建模型适应性强,拟合精度高,为水位流量关系拟合提供了新的有效方法.
為解決傳統水位流量迴歸模型存在著精度不高的問題,將粒子群優化算法和神經網絡相結閤建立瞭水位流量關繫擬閤模型.該模型能夠根據訓練樣本自動分析水位流量關繫,不必預先假定具體關繫函數,比傳統的計算方法具有較大的靈活性和智能性.將粒子群優化算法和傳統梯度下降法相結閤,使網絡能夠迅速收斂到全跼極小點,大大提高瞭網絡的性能.實例驗證錶明,所建模型適應性彊,擬閤精度高,為水位流量關繫擬閤提供瞭新的有效方法.
위해결전통수위류량회귀모형존재착정도불고적문제,장입자군우화산법화신경망락상결합건립료수위류량관계의합모형.해모형능구근거훈련양본자동분석수위류량관계,불필예선가정구체관계함수,비전통적계산방법구유교대적령활성화지능성.장입자군우화산법화전통제도하강법상결합,사망락능구신속수렴도전국겁소점,대대제고료망락적성능.실례험증표명,소건모형괄응성강,의합정도고,위수위류량관계의합제공료신적유효방법.
