人工神经网络与遗传算法在河道洪水预报中的应用  

Research on Flood Forecasting Method of Rivers Based on Artificial Neural Networks and Genetic Algorithms

作　　者：苑希民[1] 李鸿雁[1] 

机构地区：[1]中国水利水电科学研究院,北京100038

出　　处：《水利发展研究》2002年第12期50-55,58,共7页Water Resources Development Research

基　　金：国家自然科学基金资助项目(59809007).

摘　　要：在总结大量洪水智能预报实践经验的基础上,主要作了两方面的工作:(1)提出了一种能够进行峰值识别的改进BP算法(ErrorBackPropagationwithPeakRecognizer,简称BPPR),该算法在修改网络权重时偏重大值,即大值误差对权重的修改起主要作用,从而提高模型对洪峰峰值的预报精度.(2)采用遗传算法优化网络的初始权重,以解决BP网络训练容易落入局部极小点的问题.

关 键 词：人工神经网络 遗传算法 河道 洪水预报 

分 类 号：P338[天文地球—水文科学]