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遗传算法与神经网络在洪水预报中的应用
引用本文:李爱云,吴建华,曹广学.遗传算法与神经网络在洪水预报中的应用[J].太原理工大学学报,2005,36(5):585-588.
作者姓名:李爱云  吴建华  曹广学
作者单位:1. 太原理工大学,水利科学与工程学院,山西,太原,030024
2. 合肥工业大学,土木建筑工程学院,安徽,合肥,230009
摘    要:采用遗传学习算法对神经网络BP模型的初始权重进行优化,即先用遗传学习算法进行全局训练,再用BP算法进行精确训练,使网络收敛速度加快和避免局部极小。将该方法运用于洪水预报问题,并利用山西省文峪河水库的历史资料条件建立一个网络,以洪水预报的各种控制因素相关资料作为样本,对网络进行训练并用训练好的网络进行预报。网络的训练速度及预报结果表明,该算法收敛速度较快,预测精度很高,为洪水预报提供了一种新思路和新方法。

关 键 词:神经网络  遗传算法  洪水预报
文章编号:1007-9432(2005)05-0585-04
收稿时间:2004-03-07
修稿时间:2004年3月7日

Application of Genetic Algorithm and Neural Network on Flood Forecast
LI Ai-yun,WU Jian-hua,CAO Guang-xue.Application of Genetic Algorithm and Neural Network on Flood Forecast[J].Journal of Taiyuan University of Technology,2005,36(5):585-588.
Authors:LI Ai-yun  WU Jian-hua  CAO Guang-xue
Abstract:The initial weights of BP model are optimized via genetic algorithm,which means a global train based on GA and a precise train based on BP to speed up convergence and avoid local minimum.This method was utilized on flood forecast,which was based on the historical hydraulic data of wenyuhe water reservoir to train the ANN.The training speed was fast,the prediction was precise.This method supplies a new way for flood forecast.
Keywords:neural network  genetic algorithm  flood forecast
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