都江堰来水预测中BP网络训练方法的研究

英文篇名：Study of BP Training Method Based on Dujiangyan Water Prediction
中文刊名：微计算机信息
英文刊名：Microcomputer Information
作者：邢茂琳 ; 周新志
英文作者：XING Mao-lin ZHOU Xin-zhi(Electronics and information engineering school of Sichuan university Sichuan Chengdu 610064 ; China)
中文关键词：BP神经网络 ; 训练算法 ; 都江堰来水预测 ; 水文时间序列
英文关键词：BP neural networks ; training methods ; Dujiangyan water prediction ; water time series
出版日期：2009-12-05
机构：四川大学电子信息学院;
年：2009
期：34
出版单位：微计算机信息

摘要

介绍了现有的BP神经网络在预测方面的应用实例,建立了BP网络的预测模型,结合都江堰渠首岷江上游来水量的预测,进行了仿真实验。实验结果表明,该模型是可行的,并且具有较高的预测精度。在模型可行的基础上,分析了LMBP算法、自适应学习速率动量梯度下降反向传播算法、弹性反向传播算法三种BP神经网络训练算法得到的仿真结果的差异,进而讨论了BP神经网络采用不同的BP网络训练算法对预测结果的影响。
In this paper the performance of back propagation neural networks applied to the predicting problems is evaluated. Apply-ing the designed BP networks model to the Dujiangyan water time series predicting problems,a great deal of experiments and simulations show that the model and its algorithm is feasible and the different results by three different methods (LMBP Algorithm,momentum gradient descent BP algorithm,Flexible BP algorithm).

引文

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