| 
  中国学术期刊网络出版总库
  关闭
基于LM算法的双隐含层BP神经网络的水位预测  
   推荐 CAJ下载 PDF下载
【下载频次】 ★★★★★
【作者】 丁红; 董文永; 吴德敏;
【作者单位】 武汉理工大学信息工程学院; 柳州师范高等专科学校物理与信息科学系; 武汉大学计算机学院;
【文献出处】 统计与决策 , Statistics & Decision, 编辑部邮箱 2014年 15期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 BP神经网络; 双隐含层; LevenbergMarquardt算法; 径流水位预测;
【摘要】 为获得更精确的径流水位预测效果,文章提出了基于Levenberg Marquardt(LM)算法的BP双隐含层神经网络模型(BPDHLM)。LM算法是梯度下降法与高斯-牛顿法的结合,能缩短BP网络的收敛时间,改善网络的收敛性能;相对单隐层而言,双隐含层BP网络则能改善网络的性能误差,误差梯度,从而提高模型预测精度并改善网络性能。研究结果表明:该模型预报稳定性好,预报准确率高,为径流-水位时间序列预测提供一个有效建模方法。
【基金】 国家自然科学基金资助项目(11161029;61170305;60873114); 广西自然科学基金资助项目(2011GXNS-FE018006); 广西教育厅资助项目(201204LX501)
【更新日期】 2014-10-16
【分类号】 TP183;P333
【正文快照】 0引言由于受气候、气温、蒸发、人类活动等大量不确定性和复杂性因素影响,各类水文时间序列具有高度非线性、时变、不确定等特性,并且对参数极端敏感,常规的分析、预测方法很难对它们的变化规律、变化特性有一个清晰的了解和准确的把握。因此,降水、径流等预测研究中需要引入大

xxx
【读者推荐文章】中国期刊全文数据库 中国优秀硕士学位论文全文数据库
【相似文献】
中国期刊全文数据库
中国优秀硕士学位论文全文数据库
中国博士学位论文全文数据库
中国重要会议论文全文数据库
中国重要报纸全文数据库
中国学术期刊网络出版总库
点击下列相关研究机构和相关文献作者，可以直接查到这些机构和作者被《中国知识资源总库》收录的其它文献，使您全面了解该机构和该作者的研究动态和历史。
【文献分类导航】从导航的最底层可以看到与本文研究领域相同的文献，从上层导航可以浏览更多相关领域的文献。

工业技术
　 自动化技术、计算机技术
　　 自动化基础理论
　　　 人工智能理论
　　　　 人工神经网络与计算

天文学、地球科学
　 地球物理学
　　 水文科学(水界物理学)
　　　 水文分析与计算
  
 
  CNKI系列数据库编辑出版及版权所有：中国学术期刊(光盘版)电子杂志社
中国知网技术服务及网站系统软件版权所有：清华同方知网(北京)技术有限公司
其它数据库版权所有：各数据库编辑出版单位（见各库版权信息）
京ICP证040431号    互联网出版许可证 新出网证（京）字008号