遗传算法优化的BP神经网络在降雨量预测中的应用

发布时间:2016-12-05 14:42

  本文关键词:遗传算法优化的BP神经网络在降雨量预测中的应用,,由笔耕文化传播整理发布。


《南昌工程学院》 2015年

遗传算法优化的BP神经网络在降雨量预测中的应用

吕道禹  

【摘要】:近年来,江西省宜春市洪涝灾害时有发生,几乎每年都有不同程度的洪涝灾害发生。尤其是近几年,洪涝灾害频繁发生并且呈加剧趋势。目前,宜春市水文局下设的各个县、市、区已经建立了数量众多的雨水情基本信息采集站点。然而,当局现有的降雨预报系统仍然存在一些不足,在年降雨量预测方面仍采用的是传统的线性回归方法。降雨量包含着很多的不确定性与随机性因素,它是一种随时间变化的非平稳序列,所以该系统未能根据已有数据对未来的雨水情信息做出一定程度上的预测。因而对一个地区的降雨量进行预测,可以帮助农业及水利部门有效地提高防治洪涝灾害的能力,将危害降低到最低,所以降雨量预测成为一个重要研究课题。传统方法对降雨量进行预测是非常困难的。近年来,人工智能预测技术不断成熟,BP神经网络在降雨量预测中得到了广泛的应用。因具有比较好的非线性学习能力,一定程度上能够刻画降雨量不确定性和随机变化规律,提高了降雨量的预测精度。但随着BP神经网络在多领域的广泛应用,BP算法自身存在的诸多缺陷逐渐被人们发现,标准BP算法在权值和阈值调整过程中存在着收敛速度慢、易陷入局部极小点等缺点。本文引入遗传算法来对其权值和阈值进行优化,以达到较好的训练效果。针对现有的降雨预测方法的不足,本文将BP神经网络模型引入到宜春市水文局降雨量预测系统中。以江西省宜春市雨水情信息预报为应用背景,立足宜春市水文局降雨量预测现状,同时以江西省宜春市1988-2010年的年降雨量为基础,分别利用标准BP算法和具有全局搜索寻优的遗传算法优化BP神经网络法构建该地区年降雨量预测模型。使用Matlab神经网络工具箱,通过代码编写和改进方法对比分析,验证遗传算法优化后的BP神经网络的应用性能。实验结果表明,优化后的算法明显地提高了拟合精度也使模型具有较强的应用性与推广性。

【关键词】:
【学位授予单位】:南昌工程学院
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:P457.6;TP18
【目录】:

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本文编号:205440

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