水利水电科技进展
水利水電科技進展
수이수전과기진전
ADVANCES IN SCIENCE AND TECHNOLOGY OF WATER RESOURCES
2009年
3期
9-13
,共5页
辛小康%肖洋%朱晓丹%曹刚%吕升奇
辛小康%肖洋%硃曉丹%曹剛%呂升奇
신소강%초양%주효단%조강%려승기
遗传算法%BP神经网络%BP模型%河网模拟
遺傳算法%BP神經網絡%BP模型%河網模擬
유전산법%BP신경망락%BP모형%하망모의
考虑到BP神经网络的计算精度和稳定性依赖于初始权、阈值,首先对标准遗传算法进行改进,然后用改进的遗传算法优化BP神经网络的初始权、阈值.将遗传算法和神经网络结合起来建立河网BP模型,把实测资料或者水动力数学模型的计算结果作为学习样本对模型进行训练.将河网BP模型运用于西江三角洲河网,发现该模型与水动力模型的计算结果吻合较好,表明优化后的BP网络用于河网水力模拟是可行的.
攷慮到BP神經網絡的計算精度和穩定性依賴于初始權、閾值,首先對標準遺傳算法進行改進,然後用改進的遺傳算法優化BP神經網絡的初始權、閾值.將遺傳算法和神經網絡結閤起來建立河網BP模型,把實測資料或者水動力數學模型的計算結果作為學習樣本對模型進行訓練.將河網BP模型運用于西江三角洲河網,髮現該模型與水動力模型的計算結果吻閤較好,錶明優化後的BP網絡用于河網水力模擬是可行的.
고필도BP신경망락적계산정도화은정성의뢰우초시권、역치,수선대표준유전산법진행개진,연후용개진적유전산법우화BP신경망락적초시권、역치.장유전산법화신경망락결합기래건립하망BP모형,파실측자료혹자수동력수학모형적계산결과작위학습양본대모형진행훈련.장하망BP모형운용우서강삼각주하망,발현해모형여수동력모형적계산결과문합교호,표명우화후적BP망락용우하망수력모의시가행적.
