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地下水文預(yù)測(cè)中BP網(wǎng)絡(luò)的模型結(jié)構(gòu)及算法探討
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本文探討了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中不同BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和算法在區(qū)域地下水文預(yù)測(cè)中的應(yīng)用,實(shí)例比較了不同層次結(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí)速率、隱層單元數(shù)及不同算法等對(duì)收斂效果、模擬預(yù)報(bào)結(jié)果的影響。提出了一些BP模型的設(shè)計(jì)應(yīng)用技術(shù),即學(xué)習(xí)速率的取值范圍與BP網(wǎng)絡(luò)層數(shù)有一定關(guān)系,層數(shù)多,穩(wěn)定區(qū)間較小,一般學(xué)習(xí)速率取值為0.01~0.1??焖貰P算法從訓(xùn)練速度,收斂精度等方面均優(yōu)于普通BP算法,可作為改進(jìn)BP算法之一。在此基礎(chǔ)上根據(jù)黃河河套灌區(qū)多年的水文、氣象和地下水信息,對(duì)灌區(qū)多年的年地下水埋深變化進(jìn)行了模擬,預(yù)測(cè)了河套灌區(qū)節(jié)水工程實(shí)施后未來(lái)灌區(qū)地下水位下降的趨勢(shì),為大型灌區(qū)節(jié)水工程改造與BP模型在區(qū)域地下水文中的應(yīng)用提供了參考......- 1智能建筑辦公自動(dòng)化系統(tǒng)的設(shè)計(jì)要素?
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