基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型城市河道水位預報研究

摘要： 城市內(nèi)河水位預報對城市內(nèi)澇風險管理具有重要意義。傳統(tǒng)數(shù)值模擬模型計算效率較低，且無法實時計算。針對以上問題，提出一種基于Gaussian函數(shù)改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡的河道水位預報模型，解決了BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型預報精度低、在誤差平坦區(qū)收斂速度慢的問題。該方法利用Gaussian函數(shù)改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡梯度下降算法，針對模型不同權重與閾值設定不同學習率，對各參數(shù)進行針對性優(yōu)化，能夠有效加速BP神...