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基于果蝇优化广义回归神经网络的径流预测

Runoff Prediction Based on Fruit Fly Optimization Algorithm Optimized GRNN
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摘要 针对水文径流的不确定性特点,提出一种新的径流预测模型。该模型在广义回归神经网络的基础上,采用了果蝇优化算法。通过该模型对四川省万源市后河径流进行了预测,结果显示改进后的模型预测精度明显提高。 According to the uncertainty characteristics of hydrological runoff, a new optimization method of parame- ters is proposed. Based on GRNN, this method adopts FOA algorithm. Then the so - called FOAGRNN was applied in the runoff of Hou River located in Sichuan province and the results show that the improved model of FOAGRNN has a higher precision.
作者 林晓佳
出处 《重庆科技学院学报(自然科学版)》 CAS 2016年第6期84-86,共3页 Journal of Chongqing University of Science and Technology:Natural Sciences Edition
基金 福建省教育厅2015年中青年教师科技项目"基于项目驱动法的数字电路教学平台的开发与应用"(JA15742)
关键词 果蝇优化算法 广义回归神经网络 径流预测 fruit fly optimization algorithm (FOA) GRNN runoff prediction
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参考文献9

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