改进粒子群优化BP神经网络的洪水智能预测模型研究

编号 zgly0000891403

文献类型 期刊论文

文献题名 改进粒子群优化BP神经网络的洪水智能预测模型研究

作者 何勇  李妍琰 

作者单位 信阳农林学院计算机科学系  河南财经政法大学计算机与信息工程学院 

母体文献 西南师范大学学报;自然科学版 

年卷期 2014(5)

页码 75-80

年份 2014 

关键词 粒子群  BP神经网络  洪水预测  径流量 

文摘内容 该文提出改进的PSO-BP算法在洪水预测应用中建立预测模型.以BP神经网络为基础,提取观测站往年平均径流量作为洪水属性.采用改进的PSO-BP算法对神经网络的各个参数进行优化,最后建立模型应用于流域观测站的洪水预报模型,叙述了PSO粒子群算法和BP神经网络算法,详细阐述粒子群算法优化BP神经网络的权值和阈值,得出最优的BP神经网络预测适应度值.通过实验仿真对比,结果表明此方法预测结果比BP神经网络算法和混沌径向基神经网络模型算法精度更高,提高了预测的效率。