人工智能在洪水预报中的应用

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• 出版年：2005
• 作者：王春平；王金生；梁团豪
• 单位1：北京师范大学水科学研究院水沙科学教育部重点实验室
• 出生年：1978
• 学历：硕士研究生
• 语种：中文
• 作者关键词：人工神经网络；遗传算法；权重；洪水预报
• 起始页：12
• 总页数：4
• 刊名：水力发电
• 是否内版：否
• 刊频：月刊
• 创刊时间：1954
• 主管单位：国家电力公司
• 主办单位：中国水电工程顾问集团公司
• 主编：马连城
• 地址：北京德外六铺坑北小街2号
• 邮编：100011
• 电子信箱：E-mail:waterpower1954@sohu.com
• 卷：31
• 期：09
• 期刊索取号：p472.06144-2
• 核心期刊：全国中文核心期刊

摘要

洪水预报对防洪减灾，拦洪储存水资源等具有重要意义。对用遗传算法（GA）来改进神经网络的算法进行了分析，建立了用GA动态寻求权重的前馈网络模型（I)和用GA优化初始权重的前馈网络模型（简称模型II)。借助于atlab中的神经网络包和遗传算法包，编制了改进模型的计算机程序，对湖北省黄龙滩水库14场洪峰和洪水总量进行了模拟，用另外5场洪水检验了改进的模型，并与传统的前馈神经网络模型进行了比较。结果表明：用模型I对洪峰流量的检验效果明显优于模型Ⅱ和传统的前馈神经网络模型；模型II对中低流量及洪水总量的检验效果相对较好。因此，本次改进的模型可以用于洪水预报。