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河网水情预测的三种BP神经网络方法比较
被引量：
7
1
作者
王艳君
金生
《水电能源科学》
北大核心
2010年第2期19-21,12,共4页
针对神经网络能模拟复杂的河网水流运动规律,采用两种改进BP算法(动量—学习率自适应算法和Levenberg-Marquart法),以松花江河网水情预测为例与普通BP算法进行了应用比较。结果表明,两种改进BP算法的收敛速度和预测精度较普通BP算法均...
针对神经网络能模拟复杂的河网水流运动规律,采用两种改进BP算法(动量—学习率自适应算法和Levenberg-Marquart法),以松花江河网水情预测为例与普通BP算法进行了应用比较。结果表明,两种改进BP算法的收敛速度和预测精度较普通BP算法均有明显的提高,L-M法的收敛速度较动量—学习率自适应算法更快,但在对超出训练样本特征范围的1998年超百年一遇历史性特大洪水进行外推模拟时,动量—学习率自适应算法表现更好。
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关键词
普通bp算法
动量-学习率自适应
算法
Levenberg—Marquart法
河网
水情预测
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题名
河网水情预测的三种BP神经网络方法比较
被引量：
7
1
作者
王艳君
金生
机构
大连理工大学建设工程学部水利工程学院
出处
《水电能源科学》
北大核心
2010年第2期19-21,12,共4页
文摘
针对神经网络能模拟复杂的河网水流运动规律,采用两种改进BP算法(动量—学习率自适应算法和Levenberg-Marquart法),以松花江河网水情预测为例与普通BP算法进行了应用比较。结果表明,两种改进BP算法的收敛速度和预测精度较普通BP算法均有明显的提高,L-M法的收敛速度较动量—学习率自适应算法更快,但在对超出训练样本特征范围的1998年超百年一遇历史性特大洪水进行外推模拟时,动量—学习率自适应算法表现更好。
关键词
普通bp算法
动量-学习率自适应
算法
Levenberg—Marquart法
河网
水情预测
Keywords
traditional
bp
algorithm
momentum self-adaptive learning rate algorithm
Levenberg Marquart algorithm
river network
water regime forecasting
分类号
TM312 [电气工程—电机]
TV741 [水利工程—水利水电工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
河网水情预测的三种BP神经网络方法比较
王艳君
金生
《水电能源科学》
北大核心
2010
7
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