地下水位粒子群优化神经网络组合预测模型

编号 zgly0001435549

文献类型 期刊论文

文献题名 地下水位粒子群优化神经网络组合预测模型

作者 程加堂  华静  艾莉 

作者单位 红河学院工学院 

母体文献 西北农林科技大学学报(自然科学版 

年卷期 2012年10期

年份 2012 

分类号 P641 

关键词 地下水  水位预测  预测模型  神经网络  粒子群优化算法  组合预测 

文摘内容 【目的】将粒子群优化神经网络组合预测方法引入地下水位预测中,以提高地下水位预测的精度。【方法】以回归分析法、指数平滑法、灰色GM(1,1)模型的地下水位预测结果及预测结果平均值作为网络的输入,以实际地下水位值作为输出,对3个单一模型进行非线性组合,建立地下水位的粒子群优化神经网络组合预测模型,应用实例对模型的预测结果进行了验证,并与3个单一模型及等权平均组合模型的预测结果进行比较。【结果】实例运用结果表明,粒子群优化神经网络组合预测模型的均方误差为0.740 9,平均绝对误差为0.657 6,均小于单一模型及等权平均组合模型的相应值。【结论】粒子群优化神经网络组合预测方法适用于地下水位的预测。