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| 基于人工神经网络的河川径流实时预报研究 | |
| 引用本文： | 谢新民,蒋云钟,石玉波,党勇,杨春霄.基于人工神经网络的河川径流实时预报研究[J].水利水电技术,1999,30(9):1-4. |
| 作者姓名： | 谢新民 蒋云钟 石玉波 党勇 杨春霄 |
| 作者单位： | 1. 中国水利水电科学研究院,北京市,100044 2. 水利部,北京市,100761 3. 河北省保定水文水资源勘测局,保定市,071000 |
| 基金项目： | 电力行业青年科技促进费项目，水利部重点科技项目 |
| 摘 要： | 将人工神经网络技术应用于河川径流实时预报，建立起河川径流实时预报的BP网络模型，并针对经典BP算法所存在的缺陷，采用共轭梯度优化和误差反向传播训练算法，使得所建立的BP网络模型的收敛性大为改善，消除和避免了实际应用中可能出现的局部优化问题．利用西大洋水库1975～1995年的入库径流系列资料，对所建立的BP网络模型进行训练和检验，同时探讨了网络结构对网络模型预报结果的影响．通过大量的实际应用和对比分析，表明BP网络模型比HG分析模型和相关图法更优越、更具有实际推广和应用价值． |
| 关 键 词： | 人工神经网络 河川径流 实时预报 共轭梯度优化 BP网络模型 |
| 修稿时间： | 1999-07-12 |
Real-time Forecasting of Streamflow Based on Artificial Neural Networks |
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| Xie Xinmin,Jiang Yunzhong,Shi Yubo,Dang Yong,Yang Chunxiao.Real-time Forecasting of Streamflow Based on Artificial Neural Networks[J].Water Resources and Hydropower Engineering,1999,30(9):1-4. | |
| Authors: | Xie Xinmin Jiang Yunzhong Shi Yubo Dang Yong Yang Chunxiao |
| Abstract: | |
| Keywords: | streamflow forecast artificial neural networks conjugate gradient training BP network model |
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