典型文献
基于BP神经网络模型的月径流预报
文献摘要：
针对水文系统的高度非线性关系,采用BP神经网络模型,通过经验公式和迭代得到隐藏层个数,使用L-M(Levenberg-Marquardt)算法优化权值,分别建立2-3-1和4-8-1网络拓扑结构的BP1、BP2模型,选取永翠河流域中的带岭(二)站的实测数据进行径流预报.结果表明,BP1模型的拟合度高,预测结果的合格率低,出现此情况的原因可能为数据样本较少,模型陷入局部最优.BP2模型的拟合较前者低,但合格率高,且预测结果可达到精度要求,可作为径流模拟的方法之一,为流域径流模拟提供依据.
文献关键词：
永翠河流域;径流预报BP神经网络;L-M算法
中图分类号：
作者姓名：
申智鹏;孙颖娜;姚浩;张丽娜
作者机构：
黑龙江大学水利电力学院,黑龙江 哈尔滨 150080
文献出处：
引用格式：
[1]申智鹏;孙颖娜;姚浩;张丽娜-.基于BP神经网络模型的月径流预报)[J].陕西水利,2022(05):42-44,47
A类：
永翠河流域
B类：
月径流预报,水文系统,高度非线性,非线性关系,经验公式,Levenberg,Marquardt,算法优化,权值,网络拓扑结构,BP1,BP2,行径,拟合度,合格率低,此情,局部最优,精度要求,径流模拟,拟提
AB值：
0.348004
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