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基于GA-Elman的河流水位预测方法研究
被引量：
13
1
作者
要震
许继平
+1 位作者
孔建磊
刘松波
《长江科学院院报》
CSCD
北大核心
2018年第9期34-37,共4页
河流水位的变化过程是一个复杂的非线性过程,传统的神经网络预测存在误差较大、收敛速度慢、稳定性差等问题。为了实现对河流水位的有效预测,提出基于遗传算法(GA)优化Elman神经网络的河流水位预测模型。将GA与Elman网络进行有效结合,...
河流水位的变化过程是一个复杂的非线性过程,传统的神经网络预测存在误差较大、收敛速度慢、稳定性差等问题。为了实现对河流水位的有效预测,提出基于遗传算法(GA)优化Elman神经网络的河流水位预测模型。将GA与Elman网络进行有效结合,解决了单一Elman网络存在的不足。选取永定河的监测站点水文数据对河流水位进行预测与检验,并分别将其与Elman网络与BP网络预测结果进行对比。对比结果表明:GA-Elman水位预测模型的收敛速度快、精度高,可根据预测结果实现对水库、拦河闸合理调用,实现对河流水资源的有效配置,以满足灌溉、发电、防洪等工作的需求。
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关键词
河流
水位
预测模型
GA算法
ELMAN网络
BP网络
河流水资源有效配置
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职称材料
题名
基于GA-Elman的河流水位预测方法研究
被引量：
13
1
作者
要震
许继平
孔建磊
刘松波
机构
北京工商大学计算机与信息工程学院
北京市水务局办公室
出处
《长江科学院院报》
CSCD
北大核心
2018年第9期34-37,共4页
基金
国家自然科学基金面上项目(51179002)
北京市市属高校创新能力提升计划项目(PXM2014_014213_000033)
北京市教委科技计划重点项目(KZ201510011011)
文摘
河流水位的变化过程是一个复杂的非线性过程,传统的神经网络预测存在误差较大、收敛速度慢、稳定性差等问题。为了实现对河流水位的有效预测,提出基于遗传算法(GA)优化Elman神经网络的河流水位预测模型。将GA与Elman网络进行有效结合,解决了单一Elman网络存在的不足。选取永定河的监测站点水文数据对河流水位进行预测与检验,并分别将其与Elman网络与BP网络预测结果进行对比。对比结果表明:GA-Elman水位预测模型的收敛速度快、精度高,可根据预测结果实现对水库、拦河闸合理调用,实现对河流水资源的有效配置,以满足灌溉、发电、防洪等工作的需求。
关键词
河流
水位
预测模型
GA算法
ELMAN网络
BP网络
河流水资源有效配置
Keywords
river water level
prediction model
GA algorithm
Elman network
BP network
effective allocation of river water resources
分类号
TV213.9 [水利工程—水文学及水资源]
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被引量
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1
基于GA-Elman的河流水位预测方法研究
要震
许继平
孔建磊
刘松波
《长江科学院院报》
CSCD
北大核心
2018
13
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