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摘要
黄河泥沙输沙量受到气候、人为等多种因素的影响,是一个复杂的非线性函数。以1950—2018年黄河利津站实测水沙资料为基础,采用遗传优化算法和粒子群优化算法改进的BP神经网络模型和原始BP神经网络模型对利津站年输沙量进行了预测,将所得误差进行对比。结果表明:PSO-BP模型平均相对误差比GA-BP模型和BP模型分别减少0.93%、4.84%;均方根误差比GA-BP模型和BP模型分别减少0.007亿、0.286亿t。PSO-BP神经网络是一种比较简单而又精确的河道泥沙预测方法,相比GA-BP神经网络以及BP神经网络具有更好的非线性拟合能力。
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