基于数据信息串行时间延迟处理的BP网络训练

摘要：

通过实验对比的方法,验证了数据串行时间延迟处理对于提高BP神经网络对时间序列问题模拟精度的有效性,并将其应用于黄河下游夹河滩至高村段河道洪水预报中.预报检验结果表明,方法的预报精度优于马斯京根法.在洪水预报的实际应用中,采用N=2的延迟线不但使训练样本具有时序效应,而且能将洪水时段水位(流量)变幅的概念赋予网络,使训练样本蕴含了更多的信息,能有效提高模型的预报精度.

关键词： BP网络训练 串行时间 延迟处理 洪水预报 数据信息 时序效应

作者: 李鸿雁 李鹏 王玉新

作者单位: 吉林大学环境与资源学院,130026,长春 大庆石油管理局供水公司,163453,黑龙江,大庆

会议类型: 国内会议

会议名称: 水文模型国际研讨会

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 414-416

在线出版日期: 2009-10-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）