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本文采用优化的BP神经网络预报模型,以遗传算法优化BP神经网络权重并在输入端引入了噪音,同时对权重修正过程做出调整,使得网络模型在充分把握样本的规律性的同时能够稳定的收敛,避免了过度拟合以及训练过程中的振荡现象.通过济南泉域的应用表明,模型应用效果良好.
BP神经网络在济南泉域地下水位预报中的应用研究
【摘 要】
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本文采用优化的BP神经网络预报模型,以遗传算法优化BP神经网络权重并在输入端引入了噪音,同时对权重修正过程做出调整,使得网络模型在充分把握样本的规律性的同时能够稳定的收敛,避免了过度拟合以及训练过程中的振荡现象.通过济南泉域的应用表明,模型应用效果良好.
【机 构】
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山东大学,山东济南250061
【出 处】
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中国水利学会水资源专业委员会2009学术年会
【发表日期】
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2009年6期
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