摘要
近年来人工神经网络(ANN)在水文分析和水文预测中的应用越来越广泛,然而应用人工神经网络的BP模型进行水文预测却存在网络结构的确定、收敛准则的选择、训练速度较慢和预测精度等问题,本文通过两个实例发现训练样本的复杂性对BP网络结构有较大影响,讨论了收敛准则选择的问题,给出加快训练速度的几项改进措施,实例表明BP网络是一种精度较高的水文预测模型.
In this paper, the effect of the complexity of training data on the determination of the network structure is investigated. Some measures are employed to accelerate the network training. The results of two practical prediction cases indicate that the BP neural network is better than other models such as some regression models.
出处
《水利学报》
EI
CSCD
北大核心
1999年第1期65-70,共6页
Journal of Hydraulic Engineering
基金
国家自然科学基金
中国博士后基金
关键词
BP网络
水文预测
训练法
收敛
模型
BP networks, hydrological prediction, training algorithm.