典型文献
基于遗传算法优化BP神经网络的岩溶泉水位预测研究
文献摘要：
我国北方岩溶大泉是集自然、文化和旅游等多种属性的重要自然资源,对北方岩溶地区经济社会发展有着重要的促进作用.为了精确预测岩溶泉的动态变化趋势,为岩溶泉资源保护提供支撑,基于2016-2018年趵突泉泉域的大气降水量、岩溶水开采量、人工生态补源量等数据,分别构建了6种BP神经网络以及采用遗传算法优化的BP神经网络预测模型,评价了不同预测模型对趵突泉水位的预测效果.研究表明:与BP神经网络相比,将GA算法得到的权值和阈值作为BP神经网络初始值可以很好地提高神经网络预测的稳定性,同时可以大大减少神经网络迭代次数,从而节省大量的计算成本;采用Levenberg-Marquardt训练方法的GA-BP(LM)网络模型具有稳定性高、计算成本低、预测误差小的特征,更适用于岩溶泉水位的预测.
文献关键词：
岩溶泉水位预测;遗传算法;BP神经网络;训练方法;趵突泉
中图分类号：
作者姓名：
陈奂良;李常锁;高帅;孙斌;林广奇
作者机构：
山东省地质矿产勘查开发局 八〇一水文地质工程地质大队,山东 济南250014;山东省地下水环境保护与修复工程技术研究中心,山东 济南250014;山东省地质矿产勘查开发局 地下水资源与环境重点实验室,山东 济南250014
文献出处：
引用格式：
[1]陈奂良;李常锁;高帅;孙斌;林广奇-.基于遗传算法优化BP神经网络的岩溶泉水位预测研究)[J].水资源与水工程学报,2022(04):50-57,63
A类：
岩溶泉水位预测
B类：
遗传算法优化,预测研究,北方岩溶,岩溶大泉,文化和旅游,种属,岩溶地区,精确预测,动态变化趋势,资源保护,趵突泉泉域,大气降水,降水量,岩溶水,开采量,神经网络预测模型,GA,权值,初始值,高神,大大减少,迭代次数,计算成本,Levenberg,Marquardt,训练方法,LM,预测误差
AB值：
0.257904
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
