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水利工程论文-岳城水库洪水预报人工神经网络模型实现.doc水利工程论文-岳城水库洪水预报人工神经网络模型实现.doc

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水利工程论文岳城水库洪水预报人工神经网络模型实现摘要应用VISUALBASIC60编程技术,实现了人工神经网络BP算法的程序化,并建立了岳城水库洪水过程预报的反向传播神经网络模型,经检验,洪水预测精度较好,结果令人满意,为岳城水库的入库洪水预报及调度工作提供新的思路和依据。关键词人工神经网络BP算法VB程序洪水预报1.前言人工神经网络(ANN)又称连接机制模型(CONNECTIONMODEL)或并行分布处理模型(PARALLALDISTRIBUTEDMODEL)。作为人工智能的研究方法,目前已广泛应用于自然科学的各个领域,应用计算机程序来模拟这种特殊的数学模型并应用于实际流域的洪水预报研究中,无疑是一种新的尝试和有益探索。岳城水库是海河流域南运河水系漳河上的一座大型控制性工程,入库洪水突发性强,水猛多沙,为确保下游河北、河南、山东、天津广大平原地区和京广铁路的安全,对水库入库洪水进行精确预报,及时采取预泄和分洪措施显得极其重要,因此,用人工神经网络模型模拟预报水库的入库洪水过程,有重要参考和借鉴意义。2.BP网络的构建人工神经网络是一个高度复杂的非线性动力学系统,它有大量的简单处理单元(神经元)广泛连接而成,他对人脑的功能作了某种简化、抽象和模拟,具有很强的非线性映射能力,其中对多层前向神经网络BP模型的研究相对成熟,应用最为广泛,其模型结果如图结构中,输入层、隐层和输出层神经元的个数根据具体情况设定,其中隐层层数不一,不失一般性对输出层中只含有一个神经元的三层前向神经网络分析如下假设输入层中有个神经元,隐层中有个神经元,输出层神经元的输出,即整个网络的输出为Y,网络中输入层的输入分别为,,,则隐层神经元的输入分别是I1,2,M21在上式中,为隐层神经元I与输入层神经元J的连接权,为隐层神经元的阈值,选择函数作为隐层神经元的激发函数,则隐层神经元的输出为I1,2,M22输出神经元的激发函数取为线性函数,输出层神经元的输出及整个网络的输出为23其中,VI为输出层神经元与隐层神经元I的连接权。定义由、、组成的向量为网络的连接权向量IJ,I,I。设有学习样本,,;1,2,P;P为样本数。对某样本,,;在给出网络向量后,可以通过公式11~13计算出网络的输出值,对于样本定义网络的输出误差为24定义误差函数为25IJ,I,I随机给出,计算式25定义的误差值较大,网络计算精度不
编号:201312122156145494    类型:共享资源    大小:41.72KB    格式:DOC    上传时间:2013-12-12
  
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