年均径流预测的遗传神经网络模型研究.pdf

《年均径流预测的遗传神经网络模型研究.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、第34卷第4期人民黄河V01．34。No．42012年4月YELL0WRIVERApr．，2012【水文·泥沙】年均径流预测的遗传神经网络模型研究吴海波，赵晓慎，王文川(华北水利水电学院，河南郑州450011)摘要：为了进一步提高BP网络模型对径流预测的精度，采用遗传算法优化了BP网络初始的权值和阈值。实例研究结果表明：该方法克服了传统BP网络极易陷入局部极小值点等缺点，提出的遗传神经网络预测模型能够提高预测精度。关键词：遗传算法；BP神经网络；径流预测中图分类号：P333文献标识码：Adoi：10．3969／j．issn．1000—1379．2

2、012．04．013StudyandApplicationonGenetic—NeuralNetworkPredictionModelfortheAnnualAverageRunofofReservoirWUHai-bo，ZHAOXiao—shen，WANGWen—chuan(NorthChinaUniversityofWaterResourcesandHydroelectricPower，Zhengzhou450011，China)Abstract：Inordertoimprovethepredicationaccuracyofbackprop

3、agationnetworkmodelforannualrunofofreservoir，backpropagationnetworkhadbeenusedtooptimizetheweightsandthresholdbygeneticalgorithmofpredictionmode1．Thestudyresultsshowthat，thismethodovercomestheshoacomingsthattraditionalbackpropagationnetworktrapsintolocalminimaeasily，thegeneti

4、c-neuralnetworkmodelhasahigheraccuracythanthatoftraditionalBPnetwork．Keywords：geneticalgorithms；BPneuralnetwork；runofprediction传统的径流量预测主要针对河川径流量变化的连续性、周网络预测三部分。其中，BP网络结构根据拟合函数输入输期性、地区性和随机性等特点，从成因分析和水文统计的角度出参数的个数而定，进而确定遗传算法个体的长度；遗传算法进行分析。近年来，随着计算机技术的快速发展，引入了人工优化是对BP网络的权值和阈值进行优

5、化选取，种群中的每个神经网络、灰色数学、小波分析、支持向量机等技术进行水文时个体都包含了网络中所有的权值和阈值，每个个体都通过适应间序列预测的研究J，取得了很好的预报效果，但每种方法性函数计算其适应值，并对种群中的个体进行若干次选择、交都有一定的局限性及适用条件，各种方法的组合运用还处于初叉和变异操作，最终得到最优适应值对应的个体；BP网络预测级阶段。人工神经网络具有大规模的分布式存储与并行运用最优个体对BP网络初始权值和闽值进行赋值，网络经训练算能力、非线性动力学映射能力、较强的鲁棒性和容错性、自适后仿真得到函数输出。应、自组织、自学习等优点，

6、其中多层映射BP网络是人工神经网络中运用最广、最具有代表性的一种网络。虽然人工神2遗传算法优化BP网络的实现I1经网络能较好地解决水文预测预报问题，但仍存在网络结构选择困难、全局搜索能力差、容易陷入局部最优值点、权值和阈值2．1遗传算法的要素初值的选取对预测结果影响较大等问题。(1)种群初始化。把实数编码作为个体编码策略，其中每为了克服人工神经网络在预测中的缺陷，出现了多种改进个个体均为一个实数，种群规模由输入层与隐含层连接的权BP网络算法，且都取得了很好的效果。应用遗传算法改进神值、阈值以及隐含层与输出层连接的权值、阈值4部分组成。经网络的研究

7、也较多，二者之间的结合主要有两种方式：一是用于网络训练，即学习网络各层之间的连接权在网络结构确定后，就可以创建一个权值、阈值确定的BP值；二是学习网络的拓扑结构。笔者引入具有在全局空间搜索网络的遗传算法，对BP网络各层的初始连接权值和阈值进行优化，使优化后的BP神经网络能够更好地预测函数输出并实际应用收稿日期：201卜03～15基金项目：河南省教育厅自然科学研究计划项目(2010B570002)；华北水利水于水库年均径流量的预测。电学院高层次人才科研启动项目(200821)。作者简介：吴海波(1985一)，男，贵州天柱人，硕士研究生，研究方向为水

8、文水1遗传神经网络模型的基本原理资源序列预测及分析。通讯作者：赵晓慎(1959一)，女，副教授，硕士生导师。遗传神经网络分为BP网络结构