改进BP网络模型在径流预测中的应用

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为了克服传统BP网络模型在训练过程中部分参数难以快速准确拟定的缺点,利用免疫粒子群算法对BP网络模型中隐含层节点数、最大训练次数、学习效率、动量因子等参数进行决策优选,建立了基于免疫粒子群算法的改进的BP网络模型。通过应用于某水电站水库的入库径流预测,结果表明,与传统BP网络模型相比,利用改进的BP网络模型所得的径流预测结果更准确。
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