基于粒子群收缩因子算法的BP网络径流预测模型

摘要：

BP网络模型在径流预测中应用较广,效果较好.但目前对BP网络的初始权重及偏值、学习率、动量因子和训练次数多采用"试错法"来确定,具有较大的不确定性,影响到模型的收敛速度和精度.为此,提出一种利用粒子群收缩因子算法(CFPSO)对BP模型上述参数进行优化的方法,并利用径流预测实例进行检验,计算结果表明该优化方法能够提高BP模型的收敛速度和精度.

关键词：径流预测、收缩因子、粒子群算法、BP网络模型

所属期刊栏目：35

分类号：P338.2;O229(水文科学（水界物理学）)

在线出版日期：2009-11-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：15-17