遗传算法优化BP神经网络水文预报过程模型研究

作者：褚继花

来源：水利规划与设计, 2018, (01): 65-118.

• 遗传算法
• BP神经网络
• 计算精度
• 一致性

为克服BP神经网络的缺点,将遗传算法引入BP神经网络模型(GA-BPNN模型),并与实测数据对比,验证了该模型的准确性,结果表明:GA-BPNN模型的计算精度和一致性明显高于BP神经网络模型,且其收敛速度更快,其RMSE为0.237,K值0.917,CD为0.894,决定系数R2为0.918,精度较高,因此,该模型可作为当地水文径流预报的计算模型。