基于ABC-BP神经网络的年均含沙量预测研究

发布时间：2021-04-06 19:42

　　准确的含沙量预测对于河道的治理以及防洪具有重要意义,本文结合实测数据,在BP神经网络的基础上,针对BP神经网络易陷入局部最小值的缺点,采用人工蜂群算法对权值、阈值进行优化,得到最优的初始权值、阈值,建立了基于ABC-BP的含沙量预测模型。在训练样本中,拟合精度达到了100%;在预测样本中,误差较单纯的BP神经网络有了较大的改善,相对误差最低仅为9.8%,有着较好的预测精度,该方法可为以后定量开展河流含沙量预测研究提供参考。 

【文章来源】：吉林水利. 2020,(12)

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

三种蜜蜂转换行为图

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3122018