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基于神经网络的灌溉用水量预测

Forecast of Irrigation Water Use Based on Neural Network

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【作者】 郑玉胜黄介生

【Author】 ZHENG Yu-sheng, HUANG Jie-sheng (Wuhan University, Wuhan 430072, China)

【机构】 武汉大学水利水电学院武汉大学水利水电学院 湖北武汉430072湖北武汉430072

【摘要】 采用改进的BP网络对灌溉用水量进行了预测,针对BP网络的不足,采用遗传算法对网络初始权重进行了优化,并采用LM(Levenberg-Marquardt)算法进行了误差逆传播校正。通过引入遗传算法和LM算法,网络比传统的BP网络无论从精度和训练时间上都有了较大的改进。最后对湖北省宜昌市东风渠灌区进行实例分析,证明了该方法的有效性。

【Abstract】 Forecast of irrigation water use based on neural network was studied. Genetic algorithm was used to optimize the initial weight and Levenberg-Marquardt (LM) algorithm was used to reduce the error. Case study was conducted for Dongfengqu Irrigation District in Hubei Province and the availability of the forecast method has been approved.

  • 【文献出处】 灌溉排水学报 ,Journal of Irrigation and Drainage , 编辑部邮箱 ,2004年02期
  • 【分类号】S274.4
  • 【被引频次】40
  • 【下载频次】278
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