基于L-M算法的BP神经网络在水文预报中的应用研究

摘要：

本文以Levenberg-Marquardt算法为基础建立BP神经网络水文预报模型。蒙特卡洛方法生成神经网络参数,利用双对数坐标进行统计分析,得到优化的参数值。小波方法分析数据的发展趋势,利用最小二乘法得到趋势项,去除趋势项,进行归一化处理,有利于神经网络的收敛。黄河下游地区利津站的年径流量资料,对预报模型进行检验,预报结果满足规范标准,优于自适应BP神经网络。

关键词： 水文预报 BP神经网络 蒙特卡洛方法 小波分祈

作者: 尚晓三 王栋

作者单位: 南京大学水科学系南京 210093

会议类型: 国内会议

会议名称: 第五届中国水论坛

会议地点: 南京

会议语种:中文

页码: 136-140

在线出版日期: 2007-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）