基于群智能算法的BP神经网络模型在冰塞水位及厚度预测中的应用

发布时间：2016-11-06 16:50

  本文关键词：基于人工智能法的冰塞厚度及水位预测分析，由笔耕文化传播整理发布。

《合肥工业大学》 2009年

基于群智能算法的BP神经网络模型在冰塞水位及厚度预测中的应用

卜松  

【摘要】： 冰凌是冬季寒冷地区河流上普遍存在的一种水文现象。这些地区河流冬季常形成冰盖、冰塞和冰坝,它们会带来各种冰凌灾害,期间冰塞水位和厚度的变化是冰塞河段最主要的现象之一。基于传统BP神经网络、粒子群算法优化神经网络、蚁群算法优化神经网络以及多元回归分析四种方法,对黄河河曲段的实测数据进行了本断面的冰塞水位及厚度预测分析;也对实验室180o弯道冰塞试验和壅水试验所测得的数据资料进行了分析,利用以上四种方法建立冰塞水位及厚度预测模型,并将所得的预测值与实测值进行了资料范围内的对比。由对比结果可以看出,无论是在天然河道还是实验室条件下,和多元回归分析方法相比,传统BP人工神经网络的预测精度有了较大的提高,而在此基础上,基于粒子群和蚁群算法等群智能算法优化BP神经网络在预测精度和对复杂环境适应性方面都存在较大的优势,可以较为准确的预测冰塞水位及厚度。本文的研究可为冰冻地区河流建立冰情预报模型提供有益的参考。

【关键词】：
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2009
【分类号】：TV124
【目录】：

摘要5-6

ABSTRACT6-7

致谢7-12

第一章 绪论12-22

1.1 概述12-13

1.2 冰塞的形成和发展13-16

1.2.1 冰盖的形成及机理13-14

1.2.2 冰塞的形成及机理14-15

1.2.3 冰塞的特征及影响15-16

1.2.4 冰塞引起的水位变化16

1.3 冰塞预报的基本方法16-20

1.3.1 经验模型16

1.3.2 极限模型16-17

1.3.3 统计模型17-18

1.3.4 回归模型18

1.3.5 逻辑回归18

1.3.6 判别式函数分析18-19

1.3.7 人工智能模型19-20

1.4 试验条件简述20

1.5 本课题的来源、目的及意义20-22

第二章 基于多元回归分析原理预测冰塞水位及厚度22-31

2.1 多元回归分析简介22

2.2 基于回归计算原理预测河道天然冰塞水位及厚度22-26

2.2.1 应用河段简介22-23

2.2.2 天然河道冰塞水位及厚度回归计算原理23-24

2.2.3 本断面前后期冰塞水位及厚度预测24-26

2.3 基于回归计算原理预测实验室弯道冰塞水位及厚度26-30

2.4 本章小结30-31

第三章 基于 BP 神经网络预测冰塞水位及冰塞厚度31-42

3.1 BP 神经网络简介31-38

3.1.1 BP 算法的学习过程31-35

3.1.2 BP 学习算法的步骤35-36

3.1.3 BP 神经网络模型的 MATLAB 实现36-38

3.2 BP 神经网络模型预测冰塞水位及厚度38-41

3.2.1 天然河道本断面前后期冰塞水位及厚度预测38-40

3.2.2 BP 神经网络预测实验室弯道冰塞水位及厚度40-41

3.3 本章小结41-42

第四章 基于粒子群算法优化神经网络预测冰塞水位及厚度42-49

4.1 粒子群算法的基本原理42-43

4.2 粒子群-神经网络混合算法的实现43

4.3 粒子群算法优化神经网络预测冰塞水位及厚度的实现43-48

4.3.1 天然河道本断面前后期冰塞水位及厚度预测43-46

4.3.2 实验室弯道冰塞厚度及水位预测46-48

4.4 本章小结48-49

第五章 基于蚁群算法优化神经网络预测冰塞水位及厚度49-55

5.1 蚁群算法的基本原理49

5.2 基于蚁群算法(ACA)的神经网络训练49-50

5.3 蚁群算法优化神经网络预测冰塞水位及厚度的实现50-54

5.3.1 天然河道本断面前后期冰塞水位及厚度预测50-52

5.3.2 实验室弯道冰塞厚度及水位预测52-54

5.4 本章小结54-55

第六章 结果分析与展望55-59

6.1 预测结果分析对比55-57

6.1.1 天然河道本断面前后期冰塞水位预测值对比分析55-56

6.1.2 天然河道本断面前后期冰塞厚度预测值对比分析56

6.1.3 实验室弯道冰塞水位预测值对比分析56-57

6.1.4 实验室弯道冰塞厚度预测值对比分析57

6.2 预测方法分析对比57-58

6.3 展望58-59

参考文献59-63

攻读硕士学位期间发表的论文63-64

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  本文关键词：基于人工智能法的冰塞厚度及水位预测分析，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：166481