BP 网络用于水文预测的几个问题探讨  

Discussion on problems of BP neural networks applied to hydrological prediction

作　　者：刘国东[1] 丁晶[1] 

机构地区：[1]四川联合大学水利系

出　　处：《水利学报》1999年第1期65-70,共6页Journal of Hydraulic Engineering

基　　金：国家自然科学基金;中国博士后基金

摘　　要：近年来人工神经网络（ＡＮＮ）在水文分析和水文预测中的应用越来越广泛，然而应用人工神经网络的ＢＰ模型进行水文预测却存在网络结构的确定、收敛准则的选择、训练速度较慢和预测精度等问题，本文通过两个实例发现训练样本的复杂性对ＢＰ网络结构有较大影响，讨论了收敛准则选择的问题，给出加快训练速度的几项改进措施，实例表明ＢＰ网络是一种精度较高的水文预测模型．In this paper, the effect of the complexity of training data on the determination of the network structure is investigated. Some measures are employed to accelerate the network training. The results of two practical prediction cases indicate that the BP neural network is better than other models such as some regression models.

关 键 词：BP网络 水文预测 训练法 收敛 模型 

分 类 号：P338.9[天文地球—水文科学]