文献类型：期刊文章

作　　者：谢新民[1] 蒋云钟[1] 石玉波[2] 党勇[3] 杨春霄[3]

机构地区：[1]中国水利水电科学研究院,北京市100044 [2]水利部,北京市100761 [3]河北省保定水文水资源勘测局,保定市071000

出　　处：《水利水电技术》

基　　金：电力行业青年科技促进费项目;水利部重点科技项目

年　　份：1999

卷　　号：30

期　　号：9

起止页码：1-4

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX1996、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：将人工神经网络技术应用于河川径流实时预报，建立起河川径流实时预报的BP网络模型，并针对经典BP算法所存在的缺陷，采用共轭梯度优化和误差反向传播训练算法，使得所建立的BP网络模型的收敛性大为改善，消除和避免了实际应用中可能出现的局部优化问题．利用西大洋水库1975～1995年的入库径流系列资料，对所建立的BP网络模型进行训练和检验，同时探讨了网络结构对网络模型预报结果的影响．通过大量的实际应用和对比分析，表明BP网络模型比HG分析模型和相关图法更优越、更具有实际推广和应用价值．

关 键 词：人工神经网络 河川径流 实时预报  

分 类 号：P338.9]