改进型BP神经网络对民勤绿洲地下水位的模拟预测

编号 zgly0001604219

文献类型 期刊论文

文献题名 改进型BP神经网络对民勤绿洲地下水位的模拟预测

作者 郭瑞  冯起  翟禄新  司建华  常宗强  苏永红  席海洋 

作者单位 中国科学院寒区旱区环境与工程研究所生态水文与流域科学重点实验室  广西师范大学环境与资源学院 

母体文献 中国沙漠 

年卷期 2010年03期

年份 2010 

分类号 P641.7 

关键词 地下水位  人工神经网络  时间序列  L-M算法  Bayesian正则化  民勤绿洲 

文摘内容 以具有代表性的民勤绿洲为研究对象,以Matlab7.0为工作平台,对沙漠绿洲地下水埋深预测的三层前馈神经网络(BP神经网络)进行了改进。输入端因子选取民勤绿洲逐月灌溉量、红崖山水库下泄水量、月降水量、月蒸发量(Φ20 cm)、月平均气温、时间序列6项,输出因子为民勤绿洲地下水位。通过在模型的输入层增加时间序列引导因子的方法使BP神经网络对输入端数据具备时间敏感性;通过Levenberg-Marquardt算法使网络误差最小化,并配合Bayesian正则化使网络的误差平方和、网络权重以及阈值平方和实现最优组合,最后使用相关系数、相对误差、效率系数等指标对模型的模拟结果进行检验。结果表明,通过以上一系列改进可以有效提高模型的模拟精度,增强模型的稳定性,并使模型具有良好的泛化性。