基于遗传算法改进的BP神经网络模型对汛期潼关高程的计算

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将遗传算法全局寻优和BP神经网络局部寻优的特点结合起来,取长补短,解决了BP网络收敛速度慢和易于陷入极小值的问题,大大提高了BP网络的计算精度和收敛速度。并应用该模型,在分析影响汛期潼关高程因素的基础上,对汛期潼关高程的变化量进行了计算。并利用该BP网络模型对不同条件下的潼关高程的变化值进行了预测,模型能很好的反映潼关高程的变化趋势。经过遗传算法改进后的BP网络在降低计算和预测的平均误差的同时,迭代次数比一般BP网络也大大减少。很适合运用在复杂的水库优化调度计算中。
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