摘要
利用黄河下游多水文站的多年水位资料,用自适应BP神经网络对艾山水文站的水位进行预测,同时与逐步回归分析以及普通BP神经网络得到的结果对比,结果表明:①自适应BP神经网络的预报精度高于普通BP神经网络、逐步回归法,尤其对最高洪水水位的预报精度有较大的提高;②普通BP神经网络存在易陷入死循环、收敛速度慢、对神经元个数依赖大等缺点,可以利用学习率自适应调整和动量法改进BP神经网络;③建议在补充、完善资料的基础上,将神经网络与时间序列相结合,加强黄河下游洪水水位预报的研究和实验,进一步提高预报精度。
出处
《人民黄河》
CAS
北大核心
2005年第12期40-41,50,共3页
Yellow River
基金
国家重点基础研究发展规划项目(973)第六课题:黄河流域地下水可再生变化规律
