改进BP神经网络集成模型在径流预测中的应用

为提高径流预测预报的精度和泛化能力,建立了基于3种基本改进算法的BP神经网络集成预测模型。利用ADF单位根检验方法、自相关分析方法确定径流时间序列的平稳性和模型的输入向量。针对BP神经网络标准算法收敛速度慢、易陷入局部极值的缺陷,采用自适应动量梯度法、共轭梯度法和Levenberg-Marquardt法分别改进BP神经网络标准算法,依次构建基于3种改进算法的BP神经网络模型对文山州南利河董湖水文站年径流进行预测,并构建GA-BP预测模型作为对比模型;采用加权平均方法对各单一模型预测结果进行综合集成。结果表明:集成模型对南利河2001-2005年径流预测平均相对误差绝对值为4.67%,最大相对误差绝对值为7.11%,精度和泛化能力均优于各单一模型和GA-BP模型。集成模型克服了单一模型预测精度不高和误差不稳定的缺点,具有较好的预测精度和泛化能力,是提高径流预测预报精度的有效方法。     

BP神经网络在大理河年径流预测中的应用

以大理河为例,根据其1964—2001年年径流序列的长期变化特征,利用MATLAB工具箱提供的神经网络设计、训练及仿真函数建立了年径流预测的BP神经网络预测模型。结果表明:BP神经网络预测值检验的合格率为100%,预报精度明显高于自回归模型。     

小波神经网络在径流预测中的应用

将小波分析与传统的BP神经网络模型进行组合,提出了一种新的径流中长期预测方法。该方法对年径流序列进行Mallat小波分解,将分解后得到的不同尺度下的低频成分和高频成分分别进行Mallat算法重构,对重构系列采用BP神经网络模型进行预测。采用黄河三门峡站1470-2002年的年径流资料进行模型的预测和检验,并与传统的BP神经网络模型进行比较,研究结果表明小波神经网络在径流预测中具有较好的预报精度,可以成功地用于径流模拟和预测。     

改进Elman神经网络在径流预测中的应用

针对传统静态前馈神经网络动态性能较差的缺点,提出一种基于遗传算法（GA）优化Elman神经网络连接权值的GA-Elman多元变量年径流预测模型.以新疆伊犁河雅马渡站径流预测为例进行实例分析,并构建传统Elman,传统BP和GA-BP多元变量年径流预测模型作为对比模型,预测结果与文献IEA-BP网络模型预测结果进行对比.结果表明:①GA-Elman模型的拟合及预测效果略优于文献IEA-BP模型,该模型用于多元变量年径流预测是合理可行的,具有较好的预测精度和泛化能力.②在相同网络结构及传递函数等条件下,GA-Elman模型的预测精度和泛化能力优于GA-BP模型,传统Elman模型优于传统BP模型,表明具有适应时变特性的Elman反馈动态递归网络预测性能优于BP网络;GA能有效优化Elman神经网络连接权值,使网络的预测精度和泛化能力有了较大提高.     

BP神经网络在柏叶口水库中长期径流预报中的应用

中长期径流预报是水资源进行合理开发利用的前提和基础。文章通过比较3种不同预报方案在BP神经网络模型下对柏叶口水库非汛期月径流预报效果,找出了在非汛期月径流预报中预报效果最好的方案。     

BP神经网络在水库枯水季入库径流预报中的应用

枯水季入库径流预报是水库合理调度的重要前提.BP神经网络由于具有高维性、自适应、自组织、自学习等优点,被广泛应用于径流预报中.选取河南省安阳市彰武水库作为研究对象进行枯水季入库径流预报,构造了BP网络模型Ⅰ和BP网络模型Ⅱ,将1970—2004年共35 a径流系列样本数据代入BP网络模型Ⅰ进行归一化处理后用于预报水库径...     

BP神经网络在水资源承载能力预测中的应用

采用三层的BP神经网络结构,选取与水资源承载力密切相关的6个社会经济指标,根据1995～2004年10年时间序列指标数据,运用MATLAB中改进的BP神经网络算法建立了长春市水资源需求量预测模型,通过预测值和检验值的误差比较,表明预测模型的精度较高。参考长春市“十一五”规划期间的社会和经济发展目标,预测得到“十一五”期间长春市水资源需求量,对比现有供水能力,“十一五”期间水资源承载能力无法满足社会和经济的发展要求,为实现资源、社会和经济的协调发展,从开源和节流两个方面提出了水资源的可持续利用对策。     

小波变换结合BP神经网络进行径流预测

对BP神经网络和小波变换结合BP神经网络这两种方法在径流预测方面做了一些比较,认为在缺乏降雨、温度等相关资料的情况下,单从径流资料出发用BP神经网络进行径流预测,效果并不理想;而通过小波变换把径流序列分解为多个频率成份的叠加,再由神经网络对小波系数进行预测,最后重构出预测的径流序列的方法取得的效果较好.同时还就小波变换结合BP神经网络方法,比较了不同网络结构对径流预测效果的影响,其结论可作为对径流序列预测研究的一种参考.     

RBF神经网络在径流时间序列预测中的应用

利用RBF神经网络建立了径流的时间序列预测模型,对其原理和相应的计算步骤进行了介绍.实例应用结果表明:①该模型收敛速度快、预报精度较高,结果优于传统的AR模型;②应尽可能采用更大容量的训练样本,获得更好的预测性能;③历史径流资料应选取未受人类活动干扰或受人类活动影响较小的时间序列来进行分析.     

逐步回归和BP神经网络模型的枯季月径流预测

枯季径流是工农业用水的重要来源,分析和预报流域枯季来水情况,可为科学制定用水方案、合理调配水资源提供依据。运用逐步回归模型和BP神经网络模型分别对盘龙河流域枯季月径流进行拟合和预报分析,并采用相关系数、相对误差、合格率对两个模型预测精度进行比较。结果表明BP神经网络模型预测精度更高,预测结果精度满足规范要求,更适用于盘龙河流域枯期月径流的预测。     

小波网络模型在年径流预测中的应用

结合人工神经网络（ANN）的较强非线性逼近功能和自学习、自适应特点。充分发挥两者优势，将小波分析与人工神经网络进行耦合（即小波网络模型）。将非线性时间序列实行小波变换．再以小波变换序列作为ANN的输入、原始时间序列作为ANN的输出，最后训练网络并进行预测。     

基于BP神经网络和遗传算法的丰满水库洪水预报模型研究

根据丰满水库的流域特性,尝试使用BP神经网络模型进行洪水预报。针对随机生成网络权重的盲目性,采用遗传算法进行初始权重优化。通过历史洪水检验,证实此模型在丰满水库的洪水预报中有很高的预报精度和应用价值。     

BP神经网络预测河流月径流量

河流的月径流量是随机变化的，影响因素很多，如人类活动、降雨、下垫面的土壤、植被覆盖情况。利用人工神经网络理论建立BP（Back-Propagation，反向传播方法）网络预测模型，用该模型对河流的月径流量进行预测，BP神经网络模型计算快速，占用内存小，还有很好的容错性，可以得到比较理想的结果，精度高，可靠性好。模型建立之后，将其用于实例，通过对大量样本进行很多次的训练学习，得到训练好的BP网络模型，最后进行预测，得到令人比较满意的结果。     

塔里木河流域汛期地表径流变化趋势和预测分析

基于塔里木河流域三源流和干流1957-2008年实测月地表径流数据,运用Mann-Kendall非参数检验和小波变换等方法,探究三源流和干流汛期地表径流变化趋势,并建立周期性叠加趋势模型预测其2009-2025年地表径流量特征和变化趋势。结果表明:近50多年来,塔里木河源流7、8、9月地表径流均呈增加趋势,干流7、8、9月地表径流均呈减少趋势,反映出源流用水量持续增加挤占干流水资源量。根据预测,塔里木河三源流2009-2025年,7月和8月多年平均地表径流量属平偏丰水期,9月属偏丰水期;7月和9月地表径流量呈增加趋势,8月地表径流量呈下降趋势。塔里木河干流2009-2025年,7月多年平均地表径流量属平偏丰水期,8月和9月属偏丰水期;7月和8月地表径流量呈增加趋势,9月地表径流量无明显增大或减小趋势。     

基于BP网络的河道径流预报方法与应用

河道径流预报过程可以认为是一种复杂非线性函数关系的逼近过程。BP网络具有表达任意非线性映射的特性,因此建立了基于MATLAB神经网络工具箱的BP网络的径流预报模型。其中采用自相关函数确定网络输入层的神经元数,通过比较样本均方误差值来确定隐含层的神经元数。利用清江渔峡口以上流域1989~1995年的径流量资料对该模型进行了训练和检验,从而完成了该流域年径流量的预报,并且用多项精度评定指标对其进行了精度定量评价。结果表明:所建模型对所选流域的径流预报精度达到了乙等以上水平,具有一定的实用性。     

快速BP算法在年径流预测研究中的应用

中长期径流预测是水资源研究领域的一项重要内容,本文针对汾河上游兰村站的径流量进行预测。建立三层BP神经网络模型,采用Levenberg-Marquardt(LM)法对模型进行训练。结果表明:模拟和预测的结果精度较高,满足精度要求。LM-BP神经网络模型在汾河上游兰村站的径流预测中是可行的,研究结果可为区域水资源规划管理提供科学依据。     

基于GM和BP网络的年均流量组合预测模型

以岷江紫坪铺测站1937～2004年的实测流量资料为依据,运用灰色拓扑预测方法,在建模过程中将GM(1,1)模型、无偏GM(1,1)模型以及GM(1,1)改进模型与BP神经网络进行优化组合,建立年均流量组合预测模型.本文采用1995～2004年的年均流量资料对模型进行检验,结果表明,预测相对误差值较为合理,可以作为年均流量预测的有效方法.     

基于BP网络的中长期水文预报精度影响分析

文章分析了影响中长期水文预报BP网络模型精度的因素,其中输入层节点数、节点转换函数及网络训练方式的选择对模型精度的影响很大。并结合研究结果,对中长期水文预报BP网络模型的参数优选提出了一些建议。     

土石坝渗流的BP神经网络模型

通过对土石坝渗流的成因分析,应用神经网络原理,并结合某土石坝的实测渗流资料,建立了渗流BP神经网络模型,给出了模型的输入、模型输出因子和模型结构。实例分析结果表明,模型合理、可靠,精度较高。