改进Elman神经网络在径流预测中的应用

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摘要：针对传统静态前馈神经网络动态性能较差的缺点，提出一种基于遗传算法（GA）优化Elman神经网络连接权值的GA-Elman多元变量年径流预测模型．以新疆伊犁河雅马渡站径流预测为例进行实例分析，并构建传统Elman，传统BP和GA-BP多元变量年径流预测模型作为对比模型，预测结果与文献IEA-BP网络模型预测结果进行对比．结果表明：①GA-Elman模型的拟合及预测效果略优于文献IEA-BP模型，该模型用于多元变量年径流预测是合理可行的，具有较好的预测精度和泛化能力．②在相同网络结构及传递函数等条件下，GA-Elman模型的预测精度和泛化能力优于GA-BP模型，传统Elman模型优于传统BP模型，表明具有适应时变特性的Elman反馈动态递归网络预测性能优于BP网络；GA能有效优化Elman神经网络连接权值，使网络的预测精度和泛化能力有了较大提高．

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/93946A/201302/45555124.html

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关键词：Elman 神经网络 Man LMA 神经网 Elman神经网络 BP神经网络 遗传算法 径流预测