水利水运工程学报
水利水運工程學報
수이수운공정학보
HYDRO-SCIENCE AND ENGINEERING
2005年
4期
71-74
,共4页
王宗志%金菊良%郑子升%张玲玲
王宗誌%金菊良%鄭子升%張玲玲
왕종지%금국량%정자승%장령령
BP神经网络%过拟合现象%多重共线性%地下水位预测%济南市
BP神經網絡%過擬閤現象%多重共線性%地下水位預測%濟南市
BP신경망락%과의합현상%다중공선성%지하수위예측%제남시
用BP神经网络预测济南市地下水位,并利用网络"截口"处连接权与阈值的信息,揭示了"过拟合"现象与输入神经元间的多重共线,是导致BP神经网络预测性能降低的主要原因.确定了以当年地下水开采量、前1年地下水位、当年降雨量为输入神经元,拓扑结构为3:3:1的改进的BP神经网络模型,预测了济南地下水位.结果表明,该模型的预测精度较高,相对误差约为6%.
用BP神經網絡預測濟南市地下水位,併利用網絡"截口"處連接權與閾值的信息,揭示瞭"過擬閤"現象與輸入神經元間的多重共線,是導緻BP神經網絡預測性能降低的主要原因.確定瞭以噹年地下水開採量、前1年地下水位、噹年降雨量為輸入神經元,拓撲結構為3:3:1的改進的BP神經網絡模型,預測瞭濟南地下水位.結果錶明,該模型的預測精度較高,相對誤差約為6%.
용BP신경망락예측제남시지하수위,병이용망락"절구"처련접권여역치적신식,게시료"과의합"현상여수입신경원간적다중공선,시도치BP신경망락예측성능강저적주요원인.학정료이당년지하수개채량、전1년지하수위、당년강우량위수입신경원,탁복결구위3:3:1적개진적BP신경망락모형,예측료제남지하수위.결과표명,해모형적예측정도교고,상대오차약위6%.
