多隐层BP神经网络模型在径流预测中的应用

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摘要：基于人工神经网络基本原理和方法,构建多隐层BP神经网络径流预测模型,以新疆伊犁河雅马渡站径流预测为例进行分析,并构建常规单隐层BP以及RBF、GRNN神经网络模型作为对比分析模型,将各模型预测结果与文献[1]中的预测结果进行比较,结果表明：（1）多隐层BP神经网络径流预测模型泛化能力强,预测精度高,算法稳定,模型精度优于IEA-BP网络模型,表明研究建立的多隐层BP神经网络模型用于径流预测是合理可行的,是一种可以应用于水文径流预测预报的新方法。（2）RBF、GRNN神经网络径流预测模型预测精度高于常规单隐层BP网络模型,且RBF与GRNN神经网络模型具有收敛速度快、预测精度高、调整参数少,不易陷入局部极小值等优点,可以更快地预测网络,具有较大的计算优势。

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/95690X/201301/44971309.html

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关键词：BP神经网络模型 神经网络模型 BP神经网络 网络模型 神经网络 多隐层BP神经网络 RBF神经网络 GRNN神经网络 单隐层BP神经网络 径流预测