基于RAGA—BP神经网络模型的三江平原地下水资源预测研究

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摘要：采用基于实数编码的加速遗传算法（RAGA）代替传统的最小二乘法以优化GM（1，1）模型参数，并与BP人工神经网络相组合，形成了基于RAGA的等维灰色递补BP神经网络预测模型。运用此模型对三江平原创业农场地下水埋深进行动态预测，BP神经网络结构确定为3：12：3，预测结果的相对误差只有2．33％，与传统的GM（1，1）模型和BP神经网络模型预测结果相比，预测精度显著提高。通过此模型预测，从2007年到2012年，该地区地下水平均年下降0．3m。http://www.cqvip.com//QK/95809X/200902/30270080.html

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关键词：BP神经网络模型 BP神经网络 神经网络模型 网络模型 神经网络 BP神经网络 地下水 三江平原 RAGA