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预测济南地下水位的BP神经网络模型及其改进 |
王宗志1,金菊良2,郑子升3,张玲玲4
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1. 南京水利科学研究院,江苏,南京,210029 2. 合肥工业大学,土木建筑工程学院,安徽,合肥,230009 3. 淄博市水利勘测设计院,山东,淄博,255020 4. 河海大学,商学院,江苏,南京,210098
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摘要: |
用BP神经网络预测济南市地下水位,并利用网络“截口”处连接权与阈值的信息,揭示了“过拟合”现象与输入神经元间的多重共线,是导致BP神经网络预测性能降低的主要原因.确定了以当年地下水开采量、前1年地下水位、当年降雨量为输入神经元,拓扑结构为3:3:1的改进的BP神经网络模型,预测了济南地下水位.结果表明,该模型的预测精度较高,相对误差约为6%. |
关键词: BP神经网络 过拟合现象 多重共线性 地下水位预测 济南市 |
DOI: |
分类号:P641.2 TP183 |
基金项目:国家自然科学基金资助项目(50579009) |
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Improved BP neural network and its application in forecasting groundwater level in Jinan city |
WANG Zong-zhi1,JIN Ju-liang2,ZHENG Zi-sheng3,ZHANG Ling-ling4
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Abstract: |
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Key words: BP neutral network over-fit phenomena multi-collinearity forecasting of ground water level Jinan city |