基于人工神经网络的河川径流实时预报研究Real-time Forecasting of Streamflow Based on Artificial Neural Networks
谢新民,蒋云钟,石玉波,党勇,杨春霄
摘要(Abstract)：
将人工神经网络技术应用于河川径流实时预报，建立起河川径流实时预报的BP网络模型，并针对经典BP算法所存在的缺陷，采用共轭梯度优化和误差反向传播训练算法，使得所建立的BP网络模型的收敛性大为改善，消除和避免了实际应用中可能出现的局部优化问题．利用西大洋水库1975～1995年的入库径流系列资料，对所建立的BP网络模型进行训练和检验，同时探讨了网络结构对网络模型预报结果的影响．通过大量的实际应用和对比分析，表明BP网络模型比HG分析模型和相关图法更优越、更具有实际推广和应用价值．
关键词(KeyWords)： 人工神经网络;河川径流;实时预报;共轭梯度优化;BP网络模型
基金项目(Foundation): 电力行业青年科技促进费项目;;水利部重点科技项目
作者(Author): 谢新民,蒋云钟,石玉波,党勇,杨春霄
参考文献(References)：
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