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采用误差反传算法的神经网络模型(简称BP网络),建立了某井灌区地下水位动态BP网络模型,模拟了不同灌水量条件下地下水位的动态变化,研究结果表明模型具有较高精度,能较好地表征研究区域的地下水水位动态变化特征。 相似文献
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传统BP神经网络模型局部易出现收敛,在模型求解过程,易出现求解不收敛的缺陷.为此引入小波分析函数对传统BP神经网络的节点计算进行改进.并将改进的BP神经网络模型运用于农业灌溉用水预测中,研究结果表明:改进的BP神经网络模型改变了局部易收敛的缺陷,模型求解更为合理.在农业灌溉用水预测精度上也明显好于传统的BP神经网络模型. 相似文献
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本文应用人工神经网络BP模型对枯季地下水位进行定量预测。优化得出的BP网络模型不仅拟合精度高,而且预测效果好,这为地下水定量研究提供了新的途径,同时也为白城地区科学合理开发、利用地下水资源提供参考依据。 相似文献
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杨洪 《水资源与水工程学报》2014,25(3):213-219
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。 相似文献
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基于BP网络的河道径流预报方法与应用 总被引:3,自引:0,他引:3
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。 相似文献
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承压水漏斗地区地下水位时空分布预报的BP网络模型 总被引:2,自引:0,他引:2
依据水均衡原理,导出承压水漏斗区任意一点水位与其影响因素之间的复杂的非线性关系,在此基础上提出承压水漏斗水位时空分布预报的BP神经网络模型。该模型具有
分布参数模型的特征,且不需用到区域的水文地质参数。最后针对某实例进行了模型设计及预报分析,通过对部分观测井后期实测数据的训练,优选出双隐层的网络结构及其网络参数。随后用这些观测井的前3年数据进行了检验,并对其他观测井数据进行预报。计算表明,该模型对地下水位拟合与预报的合格率较高,可以获得研究区域某一时刻水位在空间上的分布。 相似文献
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在调水工程中,如果泵站站前水位过低,会危及泵站安全,如果水位过高,会危及周边安全,因此探寻调水工程中河渠湖库水位变化显得尤为重要。以南水北调东线山东段南四湖为研究区域,寻求不同起调水位、出入流量、泵站开启时间差的调水方案下泵前水位变化规律。先利用耦合模型对不同的调水方案进行数值模拟,然后选取23组调水方案及其数值模拟所得的泵前水位作为样本训练BP神经网络,建立BP神经网络调蓄水位预测模型并进行验证,最后利用预测模型对不同调水方案进行泵前水位预测。结果表明,BP神经网络预测模型具有很强的预测能力,预测模型结果与耦合模型结果泵前水位基本吻合,水深相对误差小于9.15%,而模型计算效率提升96.67%。 相似文献
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介绍了人工神经网络的基本原理 ,用该方法进行地下水位预测 ,结果表明该方法精度较高 ,具有一定的推广应用价值 相似文献
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我国北方岩溶大泉是集自然、文化和旅游等多种属性的重要自然资源,对北方岩溶地区经济社会发展有着重要的促进作用。为了精确预测岩溶泉的动态变化趋势,为岩溶泉资源保护提供支撑,基于2016-2018年趵突泉泉域的大气降水量、岩溶水开采量、人工生态补源量等数据,分别构建了6种BP神经网络以及采用遗传算法优化的BP神经网络预测模型,评价了不同预测模型对趵突泉水位的预测效果。研究表明:与BP神经网络相比,将GA算法得到的权值和阈值作为BP神经网络初始值可以很好地提高神经网络预测的稳定性,同时可以大大减少神经网络迭代次数,从而节省大量的计算成本;采用Levenberg-Marquardt训练方法的GA-BP(LM)网络模型具有稳定性高、计算成本低、预测误差小的特征,更适用于岩溶泉水位的预测。 相似文献