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基于遗忘因子的BP神经网络水文实时预报方法

袁晶 张小峰

袁晶, 张小峰. 基于遗忘因子的BP神经网络水文实时预报方法[J]. 水科学进展, 2004, 15(6): 787-792.
引用本文: 袁晶, 张小峰. 基于遗忘因子的BP神经网络水文实时预报方法[J]. 水科学进展, 2004, 15(6): 787-792.
YUAN Jing, ZHANG Xiao-fengan. Real-time hydrological forecasting method of artificial neural network based on forgetting factor[J]. Advances in Water Science, 2004, 15(6): 787-792.
Citation: YUAN Jing, ZHANG Xiao-fengan. Real-time hydrological forecasting method of artificial neural network based on forgetting factor[J]. Advances in Water Science, 2004, 15(6): 787-792.

基于遗忘因子的BP神经网络水文实时预报方法

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(50279035);国家高技术研究发展计划(863)资助项目;世界银行资助ANFAS项目
详细信息
    作者简介:

    袁晶(1979- ),女,湖北潜江人,武汉大学博士研究生,主要从事洪水预报研究.E-mail:yj790902@sina.com

  • 中图分类号: P338.9

Real-time hydrological forecasting method of artificial neural network based on forgetting factor

Funds: The project is supported by the National Natural Science Foundation of China(No.50279035).
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  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2003-08-12
  • 修回日期:  2003-10-30
  • 刊出日期:  2004-11-25

基于遗忘因子的BP神经网络水文实时预报方法

    基金项目:  国家自然科学基金资助项目(50279035);国家高技术研究发展计划(863)资助项目;世界银行资助ANFAS项目
    作者简介:

    袁晶(1979- ),女,湖北潜江人,武汉大学博士研究生,主要从事洪水预报研究.E-mail:yj790902@sina.com

  • 中图分类号: P338.9

摘要: 在应用神经网络进行洪水预报时,因洪水系统随着河道上游来流、区间降雨、河床演变等因素的动态变化,其特性并不总是按照基本相同的规律变化,对这类系统的参数辨识,要求算法具有较强的实时跟踪能力,以适应模拟或预测洪水运动变化过程的要求。在BP神经网络模型的基础上,运用最小二乘递推算法,引入时变遗忘因子实时跟踪模型中时变参数的变化,建立了神经网络在非线性系统中动态系统输入、输出数据间的映射关系。计算实例表明:该法对参数的快速时变具有较快的跟踪能力和较高的辨识精度,是一种非常实用的水文实时预报方法。

English Abstract

袁晶, 张小峰. 基于遗忘因子的BP神经网络水文实时预报方法[J]. 水科学进展, 2004, 15(6): 787-792.
引用本文: 袁晶, 张小峰. 基于遗忘因子的BP神经网络水文实时预报方法[J]. 水科学进展, 2004, 15(6): 787-792.
YUAN Jing, ZHANG Xiao-fengan. Real-time hydrological forecasting method of artificial neural network based on forgetting factor[J]. Advances in Water Science, 2004, 15(6): 787-792.
Citation: YUAN Jing, ZHANG Xiao-fengan. Real-time hydrological forecasting method of artificial neural network based on forgetting factor[J]. Advances in Water Science, 2004, 15(6): 787-792.
参考文献 (10)

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