文件名称：小波神经网络模型在河道流量水位预测中的应用 (2013年)
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更新时间：2024-05-27 10:58:11
工程技术 论文
鉴于BP神经网络学习收敛速度慢、参数选择困难、易陷入局部极值等缺点，提出小波神经网络河道流量水位预测模型，以盘龙河天保站流量水位预测为例进行分析。采用循环算法确定最佳BP神经网络结构，并在相同网络结构及期望误差等条件下，运用GA优化BP神经网络初始权值和阈值，构建传统BP、GA-BP神经网络河道流量水位预测模型作为对比预测模型。结果表明：小波神经网络结合了神经网络与小波分解在函数逼近上的优点，其预测精度高于传统BP和GA-BP网络模型，表明小波神经网络用于河道流量水位预测是合理可行和有效的，可为水文预测预