针对洞庭湖区降水特点,考虑传统BP神经网络模型易落入局部最优,收敛速度慢和收敛对初值的敏感性较高等问题,引入一种人工蜂群-BP神经网络方法,通过人工蜂群进行全局寻优后将优化的权值矩阵代入训练网络,以此作为BP神经网络的初始值进行训练,并以洞庭湖区汉寿站多年月降雨量为例进行验证。结果表明,人工蜂群-BP神经网络方法有效提高了预测精度,增强了对极值的模拟,在洞庭湖区降雨预测上更具适用性。
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