【摘 要】
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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
【机 构】
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北京师范大学水科学研究院水沙科学教育部重点实验室,水利部松辽水利委员会
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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Matlab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
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