水利水电技术
水利水電技術
수이수전기술
WATER RESOURCES AND HYDROPOWER ENGINEERING
2009年
2期
57-59
,共3页
王志兴%李成振%范宝山%陈刚
王誌興%李成振%範寶山%陳剛
왕지흥%리성진%범보산%진강
遗传算法%LMBP算法%神经网络%冰凌预报%开河
遺傳算法%LMBP算法%神經網絡%冰凌預報%開河
유전산법%LMBP산법%신경망락%빙릉예보%개하
在分析影响凌汛成因因素的基础上,选取合适的预报因子,建立了基于遗传算法(GA)和Levenberg-Marquardt BP网络(LMBP)相结合的冰凌预报神经网络模型.GA-LMBP算法先通过遗传学习算法进行全局训练,再用LMBP算法进行精确训练,克服了传统BP算法收敛速度慢、易陷入局部极小等缺陷.把该模型应用到松花江依兰、佳木斯段开河预报中,取得了良好的效果.
在分析影響凌汛成因因素的基礎上,選取閤適的預報因子,建立瞭基于遺傳算法(GA)和Levenberg-Marquardt BP網絡(LMBP)相結閤的冰凌預報神經網絡模型.GA-LMBP算法先通過遺傳學習算法進行全跼訓練,再用LMBP算法進行精確訓練,剋服瞭傳統BP算法收斂速度慢、易陷入跼部極小等缺陷.把該模型應用到鬆花江依蘭、佳木斯段開河預報中,取得瞭良好的效果.
재분석영향릉신성인인소적기출상,선취합괄적예보인자,건립료기우유전산법(GA)화Levenberg-Marquardt BP망락(LMBP)상결합적빙릉예보신경망락모형.GA-LMBP산법선통과유전학습산법진행전국훈련,재용LMBP산법진행정학훈련,극복료전통BP산법수렴속도만、역함입국부겁소등결함.파해모형응용도송화강의란、가목사단개하예보중,취득료량호적효과.
