BP-GA神经网络模型在径流预报中的应用

摘要：

为阐明实施中长期径流预报时预报因子与预报对象间非线性相关关系,通过平均影响值(MIV)筛选预报因子,辨识出对区域年径流量影响较大的年平均气压、年平均湿度以及年降水量3项重要影响因子,探索构建以其为自变量并由GA优化后的BP网络径流预报模型.应用实例表明,基于平均影响值算法的BP-GA径流预报模型预测精度较高且稳定性较强.

关键词：遗传算法、平均影响值、径流预报、预报因子

分类号：TV124(水利工程基础科学)

在线出版日期：2016-12-15（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：14-17