多隐层BP神经网络模型在径流预测中的应用

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多隐层BP神经网络模型在径流预测中的应用

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【中文关键词】 多隐层BP神经网络  RBF神经网络  GRNN  神经网络  单隐层BP  神经网络  径流预测  

【摘要】 基于人工神经网络基本原理和方法，构建多隐层BP神经网络径流预测模型，以新疆伊犁河雅马渡站径流预测为例进行分析，并构建常规单隐层BP 以及RBF、GRNN 神经网络模型作为对比分析模型。

【部分正文预览】

BP 网络（Back-Propagation Network，BP）具有高度 的非线性映射能力，结构简单，性能良好，是ANN 最为 常用的神经网络类型之一， 在水文过程模拟和预报中 显示出比传统时间序列方法更为有效和便捷， 广泛运 用于径流预测[2-6]。但如何保证较高的预测精度一直是 BP 网络应用的核心问题，为此人们从各个角度去探索 径流预测的新方法[7]。普遍认为单层BP 网络原理简单， 收敛速度慢， 容易陷入局部极值而得不到全局最优[1]， 针对这一问题，基于各种智能算法优化BP 网络权值和 阈值的径流预测模型应运而生，如基于遗传算法[8-10]、 粒子群算法[11]、蚁群算法[12]、免疫进化算法[1]、模拟退火 算法[13]以及人工鱼群算法[14]等的BP 网络径流预测模 型， 在径流预测预报中取得了较好预测精度和应用效 果。目前，应用于优化BP 网络最为常见的智能算法是 遗传算法，其主要用于优化网络结构，及网络权、阈值， 一般优化后的BP 网络预测精度高于未优化的BP 网 络， 但算法也存在局限性， 其一是只能有限提高原有BP 网络的预测精度；其二是对于结构优化算法，由于 权、阈值随机初始化，相同结构网络每次预测结果均不 相同，算法优化效果有限，目前该算法主要用于优化网 络权、阈值。且由于BP 网络结构和权阈值的个体编码 长度不同，个体间无法进行交叉操作，因此基于遗传 算法同时优化BP 网络结构和权阈值的算法可用性不 高[15]。基于此，本文以一个径流预测实例为基础，构建 多隐层BP 神经网络径流预测模型， 并与常规单隐层 BP、RBF、GRNN 网络模型以及IEA-BP 网络模型的预 测结果进行对比， 结果表明多隐层BP 网络模型预测 精度高、算法稳定，，可为径流预测预报提供了一种新 的方法和途径。

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