王春平
- 作品数：3 被引量：13H指数：1
- 供职机构：北京师范大学环境学院水环境模拟国家重点实验室更多>>
- 相关领域：水利工程天文地球自动化与计算机技术更多>>
- 人工智能在洪水预报中的应用被引量：12
- 2005年
- 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好。因此,本次改进的模型可以用于洪水预报。
- 王春平王金生梁团豪
- 关键词：人工神经网络遗传算法洪水预报
- 遗传算法改进神经网络模型研究及其在水文预报中的应用
- 水文预报具有很强的非线性特征，是一个非常复杂的系统，以往分布式水文概念模型和物理模型普遍受到关注，在实际应用中，以上两类模型要求数学知识较高，参数的率定比较困难，模型的实现难度较大。近年来随着人工智能在水资源规划及管理等...
- 王春平
- 关键词：神经网络模型遗传算法水文预报LMBP算法
- 文献传递
- 遗传算法改进神经网络模型在太子河流域径流预报中的应用被引量：1
- 2005年
- 本文对用遗传算法(GA)改进的神经网络的算法进行了分析,建立了用GA寻求权重的前馈网络模型(简称模型I)和用GA优化初始权重的前馈网络模型(简称模型Ⅱ)。对太子河流域的5个计算单元前35年年径流量进行了模拟和用后10年资料对模型进行了检验,并与传统的BP神经网络模型进行了比较。结果表明:模型I对历史样本拟合较差,但其预报效果优于模型II和传统的网络模型。模型II和未改进的网络模型效果相似,精度有所提高。
- 王春平谢新民梁团豪
- 关键词：BP神经网络遗传算法太子河流域
