BP神经网络模型在大凌河中游河流含沙量预测中的应用研究

应用BP神经网络模型对大凌河中游段河流含沙量进行了预测,并结合大凌河中游大城子水文站2000—2014年实测含沙量对比分析了BP神经网络模型在大凌河中游段河流含沙量的预测精度。研究结果表明:BP神经网络模型可用于大凌河中游河段含沙量的趋势预测,模型预测的含沙量和实测含沙量之间相关系数达到0.773 9。研究成果对于大凌河流含沙量预测分析提供参考价值。

基于改进小波神经网络模型的汤河含沙量预测研究

本文引入变量权重系数对小波神经网络进行改进,改善传统小波神经网络模型易出现局部收敛的缺陷,并将改进小波神经网络模型对汤河含沙量进行预测。研究结果表明:改进的小波神经网络模型改进了传统BP神经网络模型存在局部收敛的缺陷,在河流含沙量预测中,模拟的含沙量相对误差符合含沙量预测规范精度,可用于河流含沙量预测。研究成果对于河流含沙量预测提供参考价值。