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改进Elman神经网络在径流预测中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
崔东文 《水利水运工程学报》2013,(2):71-77
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. 相似文献
2.
基于我国湖库富营养化评价标准和RBF、GRNN、BP、Elman神经网络算法原理,分别构建RBF等4种神经网络湖库富营养化等级评价模型,采用内插法构造网络训练样本,把我国湖库富营养化评价等级临界值作为评价样本进行“预测”,将“预测”结果作为湖库富营养化程度评价等级的划分依据,对全国24个主要湖库富营养化程度进行评价。结果表明:RBF、GRNN、BP、Elman神经网络模型对全国24个主要湖库富营养化程度评价结果基本相同,表明研究建立的RBF等4种神经网络湖库富营养化程度评价模型和评价方法均是合理可行的,其评价精度高,可为湖库富营养化程度评价提供新的途径和方法。同BP和Elman网络算法相比,RBF与GRNN神经网络模型不仅对湖库富营养化程度评价结果完全相同,且模型具有收敛速度快、预测精度高、调整参数少(只有SPREAD参数),不易陷入局部极小值等优点,可以更快地预测评价网络,具有较大的计算优势。 相似文献
3.
根据国家湖泊(水库)营养状态评价标准及分级方法,运用等效数值评价法,建立湖库营养状态综合评价的等效数值模型,以云南省9大高原湖泊为例,对滇池等湖泊营养状态进行综合评价,并与主成分分析法及指数评价法评价结果作对比分析.结果表明该模型满足评价精度要求,是一种湖库营养状态综合评价的新方法. 相似文献
4.
本文基于BP神经网络L-M的改进算法,建立人工神经网络区域需水预测模型,选取GDP、人口、粮食作为区域需水预测因子,将BP神经网络模型应用到文山州区域需水预测中,并运用MATLAB神经网络工具箱进行模拟计算. 相似文献
5.
针对盘龙河流域水资源管理中存在的问题,结合最严格水资源管理制度,从用水总量控制与水量分配、初始水权和水权制度、水资源统一管理、水资源监控体系建设、重点流域水生态承载力研究、水电工程水量统一调度和水生态文明建设7个方面提出措施及建议,为盘龙河流域水资源管理提供参考。 相似文献
6.
基于传统BP人工神经网络模型训练速度慢、参数选择困难、易陷入局部极值等问题,提出极限学习机(ELM)的水质预测模型。以云南某水库为例,选取NH3-N、NO2--N、NO3--N、CODMn和水体透明度作为网络输入,TP、TN作为输出, 构建基于ELM的湖库TP、TN预测模型,并将ELM预测结果与传统BP、GA-BP、RBF人工神经网络模型模拟结果进行比较。结果表明,ELM模型预测精度高于传统BP和RBF模型模拟结果,甚至略高于GA-BP模型的预测精度,并且ELM模型具有参数选择简便、训练速度快、不会陷入局部最优值等特点,有着较大的计算优势。 相似文献
7.
基于MATLAB神经网络和我国湖库富营养化评价标准,运用人工神经网络模式识别理论和方法,分别建立了BP,PNN,GRNN和Elman神经网络湖泊富营养化等级评价模型,对全国24个主要湖泊富营养化程度进行评价,并与文献[5]和文献[9]的评价结果进行比较.结果表明:基于MATLAB神经网络模型评价湖库富营养化程度是可行的... 相似文献
8.
利用4个基准函数对HBBO进行仿真测试;采用WT分解处理年径流时序数据;通过突变点检测方法Mann-Kendal(M-K)划分训练、预测样本,构建RBF适应度函数,利用HBBO优化RBF神经网络输出层权值、基函数中心和隐含层节点宽度,建立WT-HBBO-RBF模型,并构建WT-HBBO-SVM、WT-HBBO-BP、WT-RBF、WT-SVM、WT-BP、HBBO-RBF、HBBO-SVM、HBBO-BP作为对比分析模型。以云南省龙潭站、落却站年径流时间序列预测实例对模型进行验证的结果表明,HBBO具有较好的寻优精度及全局搜索能力;WT-HBBO-RBF模型对龙潭站、落却站年径流时间序列预测误差小于其他对比模型,具有较好的预测精度和泛化能力;HBBO能有效优化RBF神经网络输出层权值、基函数中心和隐含层节点宽度,提高RBF神经网络预测性能;WT能科学降低径流序列的复杂性,提高预测精度。 相似文献
9.
为提高径流预测精度,提出一种将海洋捕食者算法(MPA)与自适应神经模糊推理系统(ANFIS)相结合的径流预测方法,选取6个标准测试函数对MPA进行仿真验证,并与PSO算法的仿真结果进行比较;通过主成分分析(PCA)对数据样本进行降维处理,使输入数据简洁且更具代表性;利用MPA优化ANFIS条件参数和结论参数,建立PCA-MPA-ANFIS径流预测模型,并构建PCA-MPA-支持向量机(SVM)、PCA-MPA-BP作对比模型;基于云南省革雷站、新疆伊梨河雅马渡站年径流预测实例对PCA-MPA-ANFIS、PCA-MPASVM、PCA-MPA-BP模型进行验证。结果表明,MPA仿真效果优于PSO算法,具有较好的寻优精度和全局搜索能力;PCA-MPA-ANFIS模型对两个实例年径流预测的平均相对误差分别为1.08%、4.49%,平均相对误差较PCA-MPA-SVM模型分别降低了32.5%、37.1%,较PCA-MPA-BP模型分别降低了58.2%、37.6%,具有较好的预测精度和泛化能力。可见将PCA-MPA-ANFIS模型用于径流预测是可行和有效的。 相似文献
10.
基尼系数是经济学中对贫富差距量化评价的重要工具。从基尼系数的基本内涵出发,构建基于基尼系数法的区域水资源开发利用评价模型,并以文山州各县级行政区域为例进行实证研究。结果表明:文山州各区域水库蓄水量分布的不均衡性是影响区域水资源开发利用均衡分布的一个关键性因素,总体而言,各区域水资源开发利用平均化程度较高,评价结论符合文山州各区域水资源开发利用现状水平。 相似文献