首页 期刊 广西科技师范学院学报 基于遗传退火算法进化神经网络的水位预测 【正文】

基于遗传退火算法进化神经网络的水位预测

作者:丁红; 董文永; 李湘晖; 李培冀 武汉理工大学信息工程学院; 湖北武汉430070; 柳州师范高等专科学校数学与计算机科学系; 广西柳州545005; 武汉大学计算机学院; 湖北武汉430072; 柳州市防洪排涝工程管理处; 广西柳州545002
遗传算法   退火算法   bp神经网络   水位预测  

摘要:为获得更准确的预测结果及更优良的预测性能,本文提出了一个新模型.该模型将遗传算法和退火相结合并进化BP神经网络,称为GASANN模型.通过预测中国广西柳江年水位数据,将新模型的性能与加权移动平均(WMA)、逐步回归(SR)以及自回归移动平均(ARIMA)进行比较,结果显示新模型性能优于其他模型.因此,该非线性模型可作为获取准确水位预测及改善水位预测性能的可选模型之一.

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