10.11705/j.issn.1672-643X.2019.03.16
仿生算法优化BP神经网络在降雨空间插值中的应用
人工神经网络能够充分挖掘已知样本中的规律,从而对未观测数据进行预测,可应用于降雨量空间插值计算中.在BP神经网络进行降雨空间插值的基础上,引入遗传、粒子群和蚁群3种仿生算法对BP神经网络初始权值和阈值进行优化,将优化后的BP神经网络应用于三峡区间流域年、月和日3个时间尺度的降雨空间插值中.结果表明:仿生算法对BP神经网络初始权值和阈值优化求解后,降低了BP神经网络陷入局部最小以及过拟合的风险,在插值过程中表现出较好的稳定性,取得了理想的插值结果.
遗传算法、粒子群算法、蚁群算法、BP神经网络、降雨空间插值、三峡区间流域
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P426.6;TP183(气象基本要素、大气现象)
国家"十二五"水专项2014ZX07104-005;国家重点研发计划项目2016YFC0402210
2019-07-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
106-112
