【摘 要】
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人工神经网络具有很强的非线性处理能力,能够有效地模拟复杂的非线性径流预报过程.传统的基于BP训练算法的人工神经网络具有训练时间较长,容易陷于局部最优值等缺陷,本文对训
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（40701024）
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人工神经网络具有很强的非线性处理能力,能够有效地模拟复杂的非线性径流预报过程.传统的基于BP训练算法的人工神经网络具有训练时间较长,容易陷于局部最优值等缺陷,本文对训练算法加以改进,分别使用平均线性粒子群,粒子群和BP算法来优化人工神经网络的各项参数,首先使用标准函数测试了3种算法的全局优化性能,然后用它们对三峡水库的入库径流进行预报,以比较它们的预报性能.结果表明,在3种算法中,平均线性粒子群算法全局寻优的速度最快,稳定性最高,基于平均线性粒子群算法的人工神经网络的径流预报的精度也最高.
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