人工神经网络峰值识别理论及其在洪水预报中的应用
本文在总结大量洪水预报实践经验的基础上,提出了一种峰值识别理论及相应的改进BP算法(Error Back Propagation with Peak Recognizer,简称BPPR).该理论及算法在修改网络权重时,偏重大值误差,即大值误差对权重的修改起主要作用.这种BPPR算法使人工神经网络洪水预报模型对洪峰的预报精度显著提高,从而保证了洪峰预报的可靠性,为防洪决策提供了科学的依据.
人工神经网络 洪水预报 洪峰预报 峰值识别 非工程防洪措施
李鸿雁 刘寒冰 苑希民 刘树坤
吉林大学(吉林长春) 中国水利水电科学研究院(北京)
国内会议
西安
中文
312-320
2002-04-01(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)