遺傳算法改進的BP神經網(wǎng)絡在混沌徑流時間序列預測中的應用

區(qū)別于傳統(tǒng)的提取混沌時間序列飽和嵌入維數(shù)的方法,本文利用人工神經網(wǎng)絡成功地對水庫混沌徑流時間序列的飽和嵌入維數(shù)進行了提取,計算了該時間序列里的最大Lyapunov指數(shù),兩種方法結果都證明了該時間序列的混沌性.并用遺傳算法對BP神經網(wǎng)絡進行了改進,利用該模型對三門峽水庫混沌徑流時間序列進行了預測.實例計算表明該方法解決了BP神經網(wǎng)絡收斂速度慢和易于陷入極小值的問題,大大提高了BP神經網(wǎng)絡的計算精度和收斂速度.無論在計算精度上還是在收斂次數(shù)上都優(yōu)于沒有改進的BP神經網(wǎng)絡.

作 者： 劉媛媛 練繼建 朱云 LIU Yuan-yuan LIAN Ji-jian ZHU Yun   作者單位： 劉媛媛,LIU Yuan-yuan(中國水利水電科學研究院防洪減災所,北京,100038)

練繼建,LIAN Ji-jian(天津大學建工學院,天津,300072)

朱云,ZHU Yun(寧夏回族自治區(qū)水利廳防辦,寧夏,銀川,750001) 

刊 名： 水文  ISTIC PKU 英文刊名： JOURNAL OF CHINA HYDROLOGY  年，卷(期)： 2007 27(2)  分類號： P338+.9  關鍵詞： 混沌徑流時間序列   BP神經網(wǎng)絡   遺傳算法   Lyapunov指數(shù)  

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