遗传算法改进的BP神经网络对汛期三门峡水库泥沙冲淤量的计算

来源 :水力发电学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：xfzou32

【摘要】

：

本文针对BP神经网络收敛速度慢和易于陷入极小值的问题,采用将遗传算法全局寻优和BP神经网络局部寻优相结合的方法,提高了BP神经网络的计算精度和收敛速度.应用该模型和一般B

【作者】

：

刘媛媛练继建

【机构】

：

天津大学建工学院

【出处】

：

水力发电学报

【发表日期】

：

2005年4期

【关键词】

：

河流泥沙工程学遗传算法 BP神经网络水库泥沙冲淤量三门峡水库 river sediment engineering GA （Genetic Algorit

【基金项目】

：

中国科学院资助项目

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本文针对BP神经网络收敛速度慢和易于陷入极小值的问题,采用将遗传算法全局寻优和BP神经网络局部寻优相结合的方法,提高了BP神经网络的计算精度和收敛速度.应用该模型和一般BP神经网络模型对汛期三门峡水库的泥沙冲淤量进行了计算和预测.数值结果对比发现,经遗传算法改进后的BP神经网络模型在降低计算和预测的平均误差的同时,迭代次数比一般BP神经网络模型也大大减少.因此适用于求解如计算水库泥沙冲淤量等非线性问题.

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