基于改进BP神经网络的洪峰预测模型

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英文篇名：Flood Forecasting Model Based on Improved BP Neural Network 作者：高丽媛 ; 董甲 英文作者：GAO Liyuan;DONG Jia;Information Engineering Institute,North China University of Water Conservancy and Hydropower;The Yellow River Surveying and Planning Design Co. Ltd; 关键词：模拟退火遗传算法 ; BP神经网络 ; 预测模型 英文关键词：genetic algorithm;;BP neural network;;prediction model 中文刊名：DZKK 英文刊名：Electronic Science and Technology 机构：华北水利水电大学信息工程学院;黄河勘测规划设计有限公司; 出版日期：2015-03-15 出版单位：电子科技 年：2015 期：v.28;No.306 基金：河南省政府决策研究课题招标基金资助项目(2012B386) 语种：中文; 页：DZKK201503011 页数：4 CN：03 ISSN：61-1291/TN 分类号：47-49+60

摘要

BP神经网络擅长对数据模型进行预测,通过模拟退火遗传算法的引入,对原始BP网络进行改进,对比分析两种算法的流程及效率,同时在洪峰预测模型上进行试验,观察两者的数据结果,并分析误差和效率,发现改进BP网络优于原始BP网络,在实际工程应用中值得推广。
        BP neural network is good at forecast data model. This article presents an improved BP network by the introduction of the genetic algorithm. A comparison of the two algorithms is made in terms of processes and efficiency,and both are tested using the flood forecast model. Test results and error analysis show that genetic-BP network is better in efficiency than original BP network and worth promotion in the practical engineering.

引文

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