基于回溯搜索优化算法的BP神经网络年径流预测

摘要：

针对BP神经网络易陷入局部极值及初始权阈值参数难以确定的不足,利用一种新型进化算法——回溯搜索优化算法(BSA)优化BP神经网络初始权值和阈值,提出BSA-BP年径流预测模型,并构建PSO-BP、GA-BP及BP模型作对比模型,以云南省清水江站年径流预测为例进行实例研究.结果表明:BSA-BP模型预测精度优于PSO-BP、GA-BP及BP模型.利用BSA算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,可有效提高BP神经网络的预测精度和泛化能力.

关键词：径流预测、回溯搜索优化算法、BP神经网络、参数优化

所属期刊栏目：36

分类号：TV121(水利工程基础科学)

在线出版日期：2015-12-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：43-46