基于MPGA-BP模型的降雨预报研究
wf（2017）
Abstract
降雨预报是水文预报的重要环节,提高其准确性是进行洪水、径流等预报的前提.针对目前预测方法中存在的易落入局部极小值、收敛速度慢和收敛对初值敏感等问题,将多种群遗传算法(MPGA)与反向传播(BP)神经网络模型相结合,提出了一种适用于降雨预报的多种群遗传神经网络模型(MPGA-BP).实例计算结果表明,该模型具有良好的预报性能和泛化能力,为降雨准确预测提供了有力的技术支持.
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Key words
rainfall,forecasting,multiple population genetic algorithm (MPGA),back-propagation (BP) neural network
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