基于ABC-BP神经网络的年均含沙量预测研究

准确的含沙量预测对于河道的治理以及防洪具有重要意义,本文结合实测数据,在BP神经网络的基础上,针对BP神经网络易陷入局部最小值的缺点,采用人工蜂群算法对权值、阈值进行优化,得到最优的初始权值、阈值,建立了基于ABC-BP的含沙量预测模型。在训练样本中,拟合精度达到了100%;在预测样本中,误差较单纯的BP神经网络有了较大的改善,相对误差最低仅为9.8%,有着较好的预测精度,该方法可为以后定量开展河流含沙量预测研究提供参考。