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用模糊神经网络提高洪峰预报精度的研究
引用本文:张海亮,何东健,吴建华.用模糊神经网络提高洪峰预报精度的研究[J].中国农学通报,2005,21(9):397-399.
作者姓名:张海亮  何东健  吴建华
作者单位:1. 西北农林科技大学机械与电子工程学院,陕西,杨凌,712100
2. 西北农林科技大学信息工程学院 陕西 杨凌 712100
3. 太原理工大学水利工程与技术学院,山西,太原,030024
基金项目:太原理工天成科技股份有限公司企业博士后项目“洪水预报模型及基于GIS下的洪水预报系统研究”.
摘    要:在大量研究的基础上,提出了基于模糊理论的神经网络改进算法,用来提高对洪峰的预报精度。该方法在网络训练时引入模糊理论来确定网络误差修改的程度。引入的算法增大了大值输出样本和期望输出的误差,使得网络向着提高洪峰拟合精度的方向修改权重。应用表明,改进的模糊BP神经网络能够较好的反映洪水演进机理,提高了神经网络洪水预报模型对洪峰的预报精度,保证了洪峰预报的可靠性。

关 键 词:模糊神经网络  BP  洪水预报
收稿时间:2005-05-25
修稿时间:2005-05-252005-05-26

Using Fuzzy Artificial Neural Network to Improve the Accuracy of Flood Peak Forecasting
Zhang Hailiang,He Dongjian,Wu Jianhua.Using Fuzzy Artificial Neural Network to Improve the Accuracy of Flood Peak Forecasting[J].Chinese Agricultural Science Bulletin,2005,21(9):397-399.
Authors:Zhang Hailiang  He Dongjian  Wu Jianhua
Abstract:On the basis of many research, a modified artificial neural network algorithm based on fuzzy theory is proposed to improve the forecasting precision of flood peak. The algorithm introduces the fuzzy theory into the process of network training to decide the degree of error of correcting. The algorithm expands the error between the big value stylebook and anticipant output, making the network modify the weight toward the direction of higher simulating precision to flood peak. The using of the algorithm indicates that the modified fuzzy ANN network can reflect the mechanism of flood, improved the forecasting accuracy of ANN forecasting modal, and ensured the reliability of flood peak forecasting.
Keywords:Fuzzy ANN network  BP Algorithm  Flood forecasting
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