BP神经网络模型结构对漫湾径流预报精度的影响研究
BP신경망락모형결구대만만경류예보정도적영향연구
Analysis of Effects of BP Artificial Neural Network Structures on Precision of Flow Forecasting for Manwan Reservoir
  • 万方数据
    水电能源科学 수전능원과학
    INTERNATIONAL JOURNAL HYDROELECTRIC ENERGY
    2005年 2期 4-6 ,共3页

    程春田%孙英广%林剑艺

    정춘전%손영엄%림검예

    径流中长期预报%人工神经网络%前馈反向传播模型 徑流中長期預報%人工神經網絡%前饋反嚮傳播模型
    경류중장기예보%인공신경망락%전궤반향전파모형
    以云南省漫湾水电站历史径流状况为研究对象,运用三层前馈反向传播神经网络模型对径流进行中长期预报.为解决神经网络预报模型结构难以确定的问题,尝试在预报过程中通过改变该网络模型的结构并对得到的结果进行比较,从而找到适合该径流序列的最佳神经网络模型结构.实际应用表明,使用该结构的模型在实际预报过程中取得了良好的效果.
    이운남성만만수전참역사경류상황위연구대상,운용삼층전궤반향전파신경망락모형대경류진행중장기예보.위해결신경망락예보모형결구난이학정적문제,상시재예보과정중통과개변해망락모형적결구병대득도적결과진행비교,종이조도괄합해경류서렬적최가신경망락모형결구.실제응용표명,사용해결구적모형재실제예보과정중취득료량호적효과.
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