期刊导航
期刊开放获取
cqvip
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于自适应调整蚁群-RBF神经网络模型的中长期径流预测
被引量：
14
1
作者
白继中
师彪
+1 位作者
冯民权
周利坤
《自然资源学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2011年第6期1065-1074,共10页
径流预测历来是水利部门的一项重要工作,针对水库和河流中长期径流预测精度不高,提出了自适应调节人工蚁群算法(ARACS),对RBF神经网络参数进行优化,建立了自适应调节人工蚁群-RBF神经网络组合算法(ARACS-RBF)预测模型,综合考虑影响径流...
径流预测历来是水利部门的一项重要工作,针对水库和河流中长期径流预测精度不高,提出了自适应调节人工蚁群算法(ARACS),对RBF神经网络参数进行优化,建立了自适应调节人工蚁群-RBF神经网络组合算法(ARACS-RBF)预测模型,综合考虑影响径流预变化因素,对安康水库进行中长期径流预测。对预测效果进行检验,结果证实该模型可真实地反映河川径流变化的总体趋势,并为判断时间序列数据的非线性提供了一种新方法。与RBF神经网络模型、人工蚁群-RBF神经网络模型预测结果进行对比,结果表明,应用ARACS-RBF模型对中长期径流量进行预测,预测精度更高、效果更好。该方法克服了RBF神经网络和人工蚁群算法易陷于局部极值、搜索质量差和精度不高的缺点,改善了RBF神经网络的泛化能力,收敛速度快,输出稳定性好,提高了径流预测的精度,置信度为98%时的预测相对误差小于6.5%。可有效用于水库和河川中长期径流预测。
展开更多
关键词
水文学
径流预测
aracs
-
rbf
神经网络
算法
自适应调节人工蚁群
算法
原文传递
题名
基于自适应调整蚁群-RBF神经网络模型的中长期径流预测
被引量：
14
1
作者
白继中
师彪
冯民权
周利坤
机构
西安理工大学水利水电学院
山西水利职业技术学院
武警工程学院
出处
《自然资源学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2011年第6期1065-1074,共10页
基金
国家火炬计划基金(07C26213711606)
山西省水利厅科技计划基金(2009WK110)
文摘
径流预测历来是水利部门的一项重要工作,针对水库和河流中长期径流预测精度不高,提出了自适应调节人工蚁群算法(ARACS),对RBF神经网络参数进行优化,建立了自适应调节人工蚁群-RBF神经网络组合算法(ARACS-RBF)预测模型,综合考虑影响径流预变化因素,对安康水库进行中长期径流预测。对预测效果进行检验,结果证实该模型可真实地反映河川径流变化的总体趋势,并为判断时间序列数据的非线性提供了一种新方法。与RBF神经网络模型、人工蚁群-RBF神经网络模型预测结果进行对比,结果表明,应用ARACS-RBF模型对中长期径流量进行预测,预测精度更高、效果更好。该方法克服了RBF神经网络和人工蚁群算法易陷于局部极值、搜索质量差和精度不高的缺点,改善了RBF神经网络的泛化能力,收敛速度快,输出稳定性好,提高了径流预测的精度,置信度为98%时的预测相对误差小于6.5%。可有效用于水库和河川中长期径流预测。
关键词
水文学
径流预测
aracs
-
rbf
神经网络
算法
自适应调节人工蚁群
算法
Keywords
hydrology
runoff prediction
aracs
-
rbf
hybrid algorithm
adaptive regulation ant colony system algorithm
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
P338.2 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自适应调整蚁群-RBF神经网络模型的中长期径流预测
白继中
师彪
冯民权
周利坤
《自然资源学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2011
14
原文传递
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
