遗传算法改进的BP神经网络对汛期三门峡水库泥沙冲淤量的计算

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摘要：本文针对BP神经网络收敛速度慢和易于陷入极小值的问题,采用将遗传算法全局寻优和BP神经网络局部寻优相结合的方法,提高了BP神经网络的计算精度和收敛速度.应用该模型和一般BP神经网络模型对汛期三门峡水库的泥沙冲淤量进行了计算和预测.数值结果对比发现,经遗传算法改进后的BP神经网络模型在降低计算和预测的平均误差的同时,迭代次数比一般BP神经网络模型也大大减少.因此适用于求解如计算水库泥沙冲淤量等非线性问题.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/97920X/200504/18133094.html

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关键词：BP神经网络 遗传算法 神经网络 三门峡 神经网 河流泥沙工程学 遗传算法 BP神经网络 水库泥沙冲淤量 三门峡水库