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基于IGA-GP的BP网络黄河流域需水预测研究
引用本文:李勋贵,黄 强,魏 霞.基于IGA-GP的BP网络黄河流域需水预测研究[J].西北农林科技大学学报(社会科学版),2005,33(3):116-120.
作者姓名:李勋贵  黄 强  魏 霞
作者单位:1. 西安理工大学,水利水电学院,陕西,西安,710048
2. 西安理工大学,水利水电学院,陕西,西安,710048;中科院水利部水土保持研究所,陕西,杨凌,712100
基金项目:国家973重点基础研究发展规划项目(G1999043608)
摘    要:针对遗传算法和BP网络在寻优过程中的不足,将改进的遗传算法(IGA)与遗传编程(GP)相结合,建立了有广泛搜索能力和很强局部精化能力的IGA-GP自动编程算法,将该算法应用于BP神经网络的优化,克服了BP网络寻优过程中收敛速度慢、易陷入局部最优的不足,解决了新训练样本加入对网络稳定的影响。在此基础上,建立了黄河流域需水预测模型;拟合结果表明,该模型具有较高的预测精度。

关 键 词:黄河流域  需水预测  遗传算法  遗传编程  神经网络
文章编号:1671-9387(2005)03-0116-05
收稿时间:2004/5/17 0:00:00
修稿时间:2004年5月17日

Application of IGA-GP & BP neural network method to water-requirement prediction in Yellow River Basin
LI Xun-gui,HUANG Qiang,WEI Xia,LI Zhan-bin,NI Xiong.Application of IGA-GP & BP neural network method to water-requirement prediction in Yellow River Basin[J].Journal of Northwest Sci-Tech Univ of Agr and,2005,33(3):116-120.
Authors:LI Xun-gui  HUANG Qiang  WEI Xia  LI Zhan-bin  NI Xiong
Institution:LI Xun-gui~1,HUANG Qiang~1,WEI Xia~1,LI Zhan-bin~
Abstract:Due to the shortcomings of genetic algorithms (GA) and BP neural network,this paper applies an automatic programming algorithm combined improving genetic algorithms (IGA) with genetic programming (GP),which owns the virtues of much stronger searching capability in comprehensive and local aspects.The application of IGA-GP method in the optimization of IGA-GP method is used BP neural network can solve its shortcomings of slow convergence speed as well as being prone to lose in local optimal solution in the course of searching optimal solution and solve the problem of new training samples affecting BP neural network's stability.And then a model of water-requirement prediction in Yellow River Basin has been obtained.Results of fitting show the model has better predicting precision.
Keywords:Yellow River Basin  water-requirement prediction  genetic algorithms  genetic programming  neural network
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