基于改进PSO-NN的径流水位预报研究

发布时间：2017-06-29 04:10

  本文关键词：基于改进PSO-NN的径流水位预报研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：为了提高河流日径流水位预报的精确度,针对粒子群算法和神经网络存在的缺陷,提出一种新的粒子群算法进化三层前馈神经网络的连接权系和阈值,并以此建立逐日径流水位预报模型.该算法采用跟随变异粒子扰动变化的惯性权重和学习因子来提高粒子群算法的局部、全局搜索性能和收敛速度.实验仿真结果表明,在收敛速度和预测的精确度上,该模型明显优于其他对比模型,为获得更高预测精度的径流水位预报提供了一种有效的建模方法 .
【作者单位】： 广西科技师范学院数学与计算机科学学院;武汉大学软件工程国家重点实验室;
【关键词】： 神经网络 粒子群 日径流水位预报 惯性权重 学习因子
【基金】：广西省自然科学基金项目(2014GXNSFAA118027) 广西高校科学技术研究项目(LX2014498,YB2014467) 2014年来宾市科学研究与技术开发计划项目
【分类号】：P338;TP18
【正文快照】： 高效的径流预报对水资源调度和管理具有非常重要的意义,传统的预报方法如时间序列法、多元线性回归法等很难考虑到预报变量和预报因子之间的非线性关系,因此,径流预报的精度不高.近年来,人工神经网络(Neural Networks,NN)方法被成功地应用在大气学科和径流预测建模等各个复杂

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本文编号：496489