| 基于粒子群收缩因子算法的BP网络径流预测模型 |
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| 引用本文： | 常江,王问宇.基于粒子群收缩因子算法的BP网络径流预测模型[J].水力发电,2009,35(8). |
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| 作者姓名： | 常江 王问宇 |
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| 作者单位： | 1. 四川华能宝兴河电力股份有限公司,四川,雅安,625000
2. 四川大学水利水电学院,四川,成都,610065 |
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| 摘 要： | BP网络模型在径流预测中应用较广,效果较好.但目前对BP网络的初始权重及偏值、学习率、动量因子和训练次数多采用"试错法"来确定,具有较大的不确定性,影响到模型的收敛速度和精度.为此,提出一种利用粒子群收缩因子算法(CFPSO)对BP模型上述参数进行优化的方法,并利用径流预测实例进行检验,计算结果表明该优化方法能够提高BP模型的收敛速度和精度.
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| 关 键 词： | 径流预测 收缩因子 粒子群算法 BP网络模型 |
Back Propagation Networks Runoff Forecasting Model Based on Constriction Factor PSO |
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| Chang Jiang,Wang Wenyu.Back Propagation Networks Runoff Forecasting Model Based on Constriction Factor PSO[J].Water Power,2009,35(8). |
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| Authors: | Chang Jiang Wang Wenyu |
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