【摘 要】
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对于不同数据特点的序列神经网络的逼近能力有较大的差异。为了使BP神经网络预测河流日径流的效果有较大改善,分析了S型神经元的训练和数据调整过程,提出了数据对神经网络的
【机 构】
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四川大学建筑与环境学院,四川大学水利水电学院
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对于不同数据特点的序列神经网络的逼近能力有较大的差异。为了使BP神经网络预测河流日径流的效果有较大改善,分析了S型神经元的训练和数据调整过程,提出了数据对神经网络的主动适应性的表征和判断标准,在提高其平滑度的基础上结合水文数据的结构特点,给出了日径流的非线性变换的几种基本形式。以广西平乐站29年的日径流量为例,通过适当的非线性平滑预处理后用神经网络进行预测,相对误差〈10%的天数平均提高47.8%,相对误差〈20%的天数平均提高35.6%。
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