基于改进BP网络模型的洪水预报研究

针对目前神经网络应用于洪水预报时存在的不足,引入遗传算法、模糊神经网络对BP网络模型进行了改进,建立了基于改进BP网络模型的洪水预报模型,并将改进的BP网络模型应用于文峪河洪水过程的预报。预测结果表明,过程预报合格率达93．54%。达到了水文预报规范的要求;与传统BP网络相比,改进算法可提高洪峰的预报精度。     

改进粒子群优化 BP 神经网络的洪水智能预①测模型研究

该文提出改进的PSO‐BP算法在洪水预测应用中建立预测模型。以BP神经网络为基础,提取观测站往年平均径流量作为洪水属性。采用改进的PSO‐BP算法对神经网络的各个参数进行优化,最后建立模型应用于流域观测站的洪水预报模型,叙述了PSO粒子群算法和BP神经网络算法,详细阐述粒子群算法优化BP神经网络的权值和阈值,得出最优的BP神经网络预测适应度值。通过实验仿真对比,结果表明此方法预测结果比BP神经网络算法和混沌径向基神经网络模型算法精度更高,提高了预测的效率。     

基于BP神经网络的闽江上游洪水预报

洪水预报是水文科学中的难题,尤其是多分支河流的洪水演进和预报问题更是水文预报的难点。研究应用VB 6.0编程技术,实现人工神经网络BP算法的程序化,并建立闽江上游洪水过程预报的反向传播神经网络模型。经检验,洪水预测精度较好,结果令人满意,为闽江的洪水预报及调度工作提供新的思路和依据。     

基于遗传神经网络的采暖季PM10浓度预测

用GA算法和BP算法相结合的算法预测西安市PM10污染浓度,首先采用GA算法优化BP神经网络模型的初始权重,再用BP算法进行精确训练,在此基础上进行浓度预报。实例表明GA-BP神经网络解决了BP神经网络收敛速度慢和易于陷入极小值的问题,提高了预测精度。     

用模糊神经网络提高洪峰预报精度的研究

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。     

基于BP神经网络的塔里木河月流量预报研究

对水文历史数据采用规格化方法处理后用BP神经网络模拟训练,建立了神经网络预报模型,并应用实例验证神经网络模型,结果表明运用该神经网络模型预测具有可行性和实用性.月流量预报研究可为塔里木河流域水资源的合理利用以及水权目标管理提供科学依据.     

基于BP神经网络的土壤贮水量预报模型研究

[目的]为实现作物的实时灌溉提供科学依据。[方法]利用实测气象资料、桓台县节水灌溉试验站2008～2009冬小麦试验资料等建立BP神经网络预报模型,应用Matlab神经网络工具箱,采用Trainlm算法进行模型训练,对试验田的土壤贮水量进行预测。[结果]基于BP神经网络的土壤贮水量预报模型的泛化能力较强;在冬小麦日耗水量较大的拔节、扬花、灌浆3个时期,该模型的预报精度较高,稳定性较好。[结论]基于BP神经网络的土壤贮水量预报模型在冬小麦耗水较大时期的模拟值具有较高的精度。     

遗传算法优化人工神经网络模型在日光温室湿度预报中的应用

提出一种基于遗传算法优化BP神经网络的方法预测日光温室湿度环境因子。实测日光温室内影响空气湿度的环境因子组成数据样本作为神经网络的输入,采用基于实数编码的遗传算法替代随机设定神经网络的初始权阈值,然后通过改进的BP算法在由遗传算法确定的搜索空间中对网络进行精确训练。模型预报值和实测值基于1：1线的决定系数R2和预测平均相对误差MSE分别为0.9857和3．1％。结果表明,遗传算法优化BP神经网络预报模型收敛速度快、预测精度高。可为日光温室的湿度环境调控制提供理论依据和决策支持。     

基于MATLAB的BP神经网络在农作物虫情测预报中的应用

本文主要利用神经网络理论,基于MATLAB的神经网络工具箱建立了虫害发生量预报预测的BP神经网络预测系统,确定了发生量与自然因素之间的联系。并通过对安徽省庐江县田间水稻病情的预测来检验模型的效果。实验结果证明了该模型用于虫情预测的可行性,具有很好的应用价值。     

七里街水文站实时洪水预报神经网络模型

采用人工神经网络方法,建立福建省闽江建溪流域七里街水文站实时洪水过程预报的３ 层前馈反向传播神经网络模型, 经检验预测精度为８３．３０％ , 符合该区洪水预报规范, 准确率比较高． 其结果表明, 人工神经网络模型可适用于洪水过程预报的动态模拟     

BP神经网络在许昌市烟叶花叶病发病趋势预测中的应用

河南省许昌市烟叶花叶病发病的趋势预报模型是基于BP神经网络方法构建的,为预测烟叶花叶病提供科学依据。通过统计,河南省许昌市烟叶花叶病发生发展的气象生理指标及历年该病发生的资料,烟叶花叶病发病的气象预报模型应用了BP人工神经网络的函数映射能力并采用检验函数。BP神经网络烟叶花叶病发病趋势预测模型的拟合精度和预报精度都较高,经过对比优于多元线性回归模型,能很好地实现预期效果,对许昌市烟叶花叶病发病的预测预防工作具有一定的现实指导意义。     

基于遗传算法神经网络模型的蔬菜价格预报

针对蔬菜市场价格预报的复杂性,利用遗传算法与神经网络的特性,建立了基于遗传算法的神经网络蔬菜价格预报模型,并以香菇为例通过实验对模型参数选择进行了分析,进行了价格的模拟与预报。最后把遗传算法神经网络与BP网络预报结果进行了比较,结果证明,在预报数据绝对误差小于10%的范围内,二者预报能力相当;在预报数据绝对误差小于20%、15%的范围内,遗传算法神经网络模型的准确度高于BP神经网络模型,尤其是预报绝对误差小于20%的范围内,遗传算法神经网络模型的准确度明显好于BP神经网络模型,表现出模型良好的泛化能力。     

基于L-M算法的BP神经网络在大坝安全监控预报中的应用

为克服BP神经网络收敛速度缓慢的缺陷,以L-M算法代替梯度下降法训练网络.建立了基于L-M算法的大坝安全监控整体L-M模型和逐一L-M模型,并与快速BP模型进行对比.应用实例研究表明:整体L-M模型和逐一L-M模型的预测效果及训练速度均显著优于快速BP模型,逐一L-M模型的预测精度及泛化能力均优于整体L-M模型,且预报时间短,可以用于大坝监控的实时预报.     

基于MATLAB神经网络的水稻需水量的预报模型

作物需水量的预测是进行水资源规划和管理的有效手段。它与气象因子之间存在着严重的非线形关系。建立4个输入单元和1个输出单元的三层BP网络，选取不同的隐层结点数进行训练，并通过比较其相对误差的大小确定了神经网络的结构。利用MATLAB环境．提出基于BP神经网络的水稻需水量预报模型，并结合实际数据进行了检验。结果表明：该方法能够较好地反映气象因子与水稻需水量之间的关系，收敛速度快，预报精度较高。     

基于BP神经网络的马铃薯气候产量预报模型

为了准确预测马铃薯气候产量达到趋利避害的目的,利用1980—2015 年山西省大同市马铃薯产量及同期国家基准观象台观测到的气候资料,选用传统的统计回归方法和BP神经网络方法分别建立马铃薯产量预报模型。结果表明：通过二次函数曲线和最小二乘法确定马铃薯敏感期的气候因子是气温、日照和降水,其中降水对马铃薯产量的影响最大。通过改进的气候产量算法可以更好地反映气候要素与作物单产之间的函数关系。在Matlab 平台上训练精度设为0.005、学习率0.01 的BP神经网络方法可以很好地逼近非线性函数。用大于1/3 样本进行预报检验表明,在预报精度和拟合精度上,BP神经网络模型都明显优于传统的回归模型,BP神经网络方法在马铃薯产量预报中有具有非常广泛的应用前景。     

基于BP神经网络与SVM模型的黄尾河径流预测比较分析

比较分析BP神经网络与SVM模型在径流预测应用中的性能特征。以降雨量为预报因子,采用BP人工神经网络模型和SVM模型对大别山黄尾河流域40 a时长的同期径流过程进行数值模拟,并对二者的预测性能进行比较与评价。结果表明,黄尾河流域BP模型模拟的总体相对误差为14.43%,合格率为77.5%,确定性系数为0.76,预报精度等级为乙级;SVM模拟的总体相对误差为12.41%,合格率、确定性系数及预报精度等级与BP模型相同。SVM模型模拟结果较BP模型而言更集中于较小的误差范围内。BP模型的累积误差>SVM模型,并且随着误差自由度的增大,这种差距有扩大的趋势,表明SVM模型的误差范围较小,误差间隔小于BP模型,模拟性能较BP模型更稳定。     

BP神经网络和遗传算法相结合在洞庭湖氨氮浓度预测中的应用

BP算法具有寻优精确的特点,而遗传算法具有很强的宏观搜索能力和良好的全局优化性能。因此将遗传算法与BP神经网络相结合,训练时先用遗传算法进行寻优,将搜索范围缩小后,再利用BP神经网络来进行精确求解,可以达到全局寻优和快速高效的目的。设计了一种利用遗传算法优化BP神经网络权重的预测方法,并对洞庭湖氨氮浓度的预测进行了研究。结果表明,丰水期(9月份)数据分布比较均匀,遗传算法优化BP神经网络权重的预测方法的3种学习算法计算值与实际值接近,并优于BP神经网络的计算结果,说明该方法具有较好的预测效果。     

浦江县褐飞虱预测预报模型选择与优化

[目的]探讨更适用于现阶段的褐飞虱预测预报模型。[方法]利用浦江县2001—2016年褐飞虱的观测数据和气象数据,采用传统的逐步回归方法和BP神经网络方法,分别建立了褐飞虱发生高峰期预测预报模型。[结果]逐步回归预测模型选用的建模因子为5月上旬最高温、9月上旬湿度和6月下旬雨量,模型的预测准确率不高;BP神经网络预测模型的建模因子为始见日后40 d的平均温、最高温、最低温、雨量、湿度,模型的预测准确率达99.22%。[结论]该研究结果为今后褐飞虱预测预报模型的选择提供了参考。     

基于相空间重构技术和GA-BPNN算法的小麦条锈病受灾率预报模型

利用混沌理论,对湖北省某地区小麦条锈病受灾率进行混沌特征验证,然后利用BP神经网络非线性逼近器能力,建立预测模型,利用重构相空间,确定神经网络的输入节点数及输入值,并引入遗传算法优化BP神经网络参数,对受灾率进行了成功预报。     

基于遗传BP神经网络组合模型的中药销售预测研究

对某医院2010-2012年中药的销售及变化情况进行了对比分析。为了更好地保证医院中药的库存数量,提出了一种基于遗传算法优化BP神经网络组合模型,用改进的遗传BP神经网络进行中药销售量预测,并将预测结果和单纯使用BP网络的预测结果进行比较,实验证明遗传BP神经网络模型具有更高的预测准确度,为医院中药销售及科学管理中药库存量提供科学依据。