模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及遺傳算法在實(shí)時洪水預(yù)報中的應(yīng)用研究.pdf

1、水文預(yù)報是適應(yīng)自然、減免損失的非常重要的防洪非工程措施,直接為防汛搶險、水資源合理利用與保護(hù)、水利工程建設(shè)與運(yùn)用管理和發(fā)展工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù).水文預(yù)報是一個復(fù)雜的系統(tǒng),且具有很強(qiáng)的非線性特征.目前,不論是確定性水文預(yù)報模型,還是統(tǒng)計模型都是以實(shí)測資料為基礎(chǔ)建立起來的一類數(shù)學(xué)模型,由于受許多建模假設(shè)的限制,這些模型很大程度上只是對實(shí)際水文規(guī)律的一種近似模擬,難以用于處理水文現(xiàn)象及其要素之間內(nèi)在的、復(fù)雜的非線性關(guān)系.在綜述國內(nèi)外研究的基礎(chǔ)上,該

2、文把人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊集理論和遺傳算法結(jié)合起來嘗試建立模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時洪水預(yù)報模型.該文的主要研究工作及成果概括如下:1.針對水文現(xiàn)象及其要素的模糊性以及它們之間關(guān)系的復(fù)雜性,把模糊數(shù)學(xué)知識表達(dá)好的特點(diǎn)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型學(xué)習(xí)能力強(qiáng)的特點(diǎn)結(jié)合起來,探討應(yīng)用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)洪水過程的實(shí)時預(yù)報.把遺傳算法用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)重的優(yōu)化,可以在一定程度上克服神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練中普遍存在的局部極小點(diǎn)問題.根據(jù)模擬洪水過程思路的不同,嘗試建立了兩類預(yù)報

3、模型(模型Ⅰ和Ⅱ),針對輸入因子的不同,在模型Ⅰ中又分為兩種情況.該文還探討了利用各雨量站屬于上、下游的隸屬度來描述降雨的空間分布.2.依據(jù)湖南雙牌水庫的水文資料,對于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)報模型Ⅰ和Ⅱ進(jìn)行了計算和檢驗(yàn),對于輸入?yún)?shù)的確定進(jìn)行了研究,分析產(chǎn)生各種情況的原因,并在此基礎(chǔ)上,確定了最終的預(yù)報模型結(jié)構(gòu).3.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)與遺傳算法的各種運(yùn)行參數(shù)沒有現(xiàn)成的參考公式,一般是在分析問題的基礎(chǔ)上,通過試驗(yàn)的方法來確定.為了尋找模型的最佳