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水利工程论文-人工神经网络峰值识别理论及其在洪水预报中的应用.doc

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水利工程论文-人工神经网络峰值识别理论及其在洪水预报中的应用.doc

水利工程论文-人工神经网络峰值识别理论及其在洪水预报中的应用摘要:本文在总结大量洪水预报实践经验的基础上,提出了一种峰值识别理论及相应的改进BP算法(ErrorBackPropagationwithPeakRecognizer,简称BPPR).该理论及算法在修改网络权重时,偏重大值误差,即大值误差对权重的修改起主要作用.这种BPPR算法使人工神经网络洪水预报模型对洪峰的预报精度显著提高,从而保证了洪峰预报的可靠性.关键词:人工神经网络峰值识别理论洪水预报洪水预报作为非工程性防洪措施正日益受到重视,准确及时的洪水预报为防洪决策提供了科学的依据.人工神经网络模拟了人类大脑的结构及其功能,从而具有对模糊信息或复杂的非线性关系进行识别与处理的能力[1,2].早期关于人工神经网络在水文水资源系统中的应用与研究的进展情况,文献[3]有较为详细、系统的介绍.其中,关于洪水预报的研究成果,大多处于如何应用人工神经网络算法进行洪水预报的阶段,即如何将洪水预报的实际问题概化成人工神经网络可以识别的算法模型.近期的研究成果表明,研究的问题更加深入,如LINDASEE(1999)[4]将洪水过程分为上升段、洪峰段和下降段三部分,分别建立相应的预报模型,充分考虑了不同阶段的洪水过程其演进规律的差异.Fi-JohnChang(1999)[5]引入洪峰预报误差和峰现误差作为洪水预报精度的评价标准,对于洪峰预报精度给予了高度的重视.能否保证较高的洪水峰值的预报精度,是将人工神经网络的实时洪水预报技术实际应用的关键性问题.本文在总结大量实践经验的基础上[6,7],提出了一种能够进行峰值识别的改进BP算法(ErrorBackPropagationwithPeakRecognizer,简称BPPR).该算法在修改网络权重时偏重大值,即大值误差对权重的修改起主要作用.这种改进的BP算法使人工神经网络洪水预报模型对洪峰峰值的预报精度显著提高,从而保证了洪峰预报的可靠性.1人工神经网络的峰值识别理论洪水预报主要是为防汛服务的,通常对洪峰时段的水位(或流量)的准确预报尤为重要.但是,对于经典的BP算法,网络训练是根据全局误差修改网络权重的,这种权重修改方法很难控制洪峰水位(或流量)的训练精度,训练后的网络权重所贮存的信息很可能更多地反映了样本数量较大的中、低水位(或流量)的变化规律.所以,经过训练的网络对中、低

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