基于数据信息串行时间延迟处理的BP网络训练

通过实验对比的方法,验证了数据串行时间延迟处理对于提高BP神经网络对时间序列问题模拟精度的有效性,并将其应用于黄河下游夹河滩至高村段河道洪水预报中.预报检验结果表明,方法的预报精度优于马斯京根法.在洪水预报的实际应用中,采用N=2的延迟线不但使训练样本具有时序效应,而且能将洪水时段水位(流量)变幅的概念赋予网络,使训练样本蕴含了更多的信息,能有效提高模型的预报精度.