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太湖洪水预报的前向人工神经网络全局最优逼近方法
引用本文:王建群,董增川,吴浩云.太湖洪水预报的前向人工神经网络全局最优逼近方法[J].河海大学学报(自然科学版),2001(4):84-90.
作者姓名:王建群  董增川  吴浩云
作者单位:河海大学水文水资源及环境学院!江苏南京210098(王建群,董增川),太湖流域管理局防汛办!上海200000(吴浩云)
摘    要:将求解不等式约束非线性优化问题的群体复合形进化算法 ,应用于前向人工神经网络逼近 ,提出了前向人工神经网络全局最优逼近算法 ;将前向人工神经网络全局最优逼近算法应用于太湖水位预报 ,建立了太湖水位预报的神经网络模型 ,表明了提出的全局最优逼近算法的有效性

关 键 词:进化算法  复合形算法  全局优化  前向神经网络  洪水预报
修稿时间:2004/11/11 0:00:00

Global Optimum Approximation of Feed Forward Artificial Neural Network for Taihu Flood Forecast
WANG Jian qun ,DONG Zeng chuan ,WU Hao yun.Global Optimum Approximation of Feed Forward Artificial Neural Network for Taihu Flood Forecast[J].Journal of Hohai University (Natural Sciences ),2001(4):84-90.
Authors:WANG Jian qun  DONG Zeng chuan  WU Hao yun
Institution:WANG Jian qun 1,DONG Zeng chuan 1,WU Hao yun 2
Abstract:The multi complex evolution algorithm,a kind of global optimization method,can be applied to the constraint nonlinear optimization problems.The method uses the information of the objective function,and shows directionality and objective property in the search of the optimal solution.In this paper,the multi complex evolution algorithm is applied to feed forward artificial neural network approximation.Finally,the forecast of the Taihu flood level is studied,and the results show that the global optimal approximation is effective.
Keywords:evolution algorithm  complex algorithm  global optimization method  feed forward artificial neural network  flood forecast
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