基于改進的神經(jīng)網(wǎng)絡冰凌預報模型及其GUI設計.pdf

1、冰凌是高緯度地區(qū)河流普遍存在的一種水文現(xiàn)象，其產(chǎn)生、發(fā)展及消失是一個復雜的過程。冰凌不僅直接威脅著水利工程設施和人民生命財產(chǎn)的安全，而且嚴重影響著沿岸的工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。及時準確的冰凌預報可為防凌減災工作提供決策依據(jù)，對河流防凌安全具有重要意義。
　　本文以國家自然科學基金項目《黃河寧蒙段凌汛成因及預報方法研究》(51009065)為依托，在分析黃河寧蒙河段凌情特點及其主要影響因素的基礎上，篩選合適的預報因子，分別建立了基于粒子群優(yōu)化算

2、法和協(xié)同進化遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡冰凌預報模型，并設計了其相應的圖形用戶界面。論文的主要研究內(nèi)容及成果如下：
　　(1)深入探討了黃河寧蒙河段的凌情特點，系統(tǒng)分析了影響其凌情變化的主要因素，在此基礎上通過Spearman等級相關分析，選取了合適的冰凌預報因子。
　　(2)將粒子群算法優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡引入到冰凌預報中，建立了黃河寧蒙河段的冰凌預報模型，并對預報效果進行了評價。研究結果表明，基于粒子群算法優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡預報模型綜合預報

3、合格率為83.3％，達到了甲等預報。與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡模型相比預報效果更好，精度更高，應用于寧蒙河段的冰凌預報是可行的。
　　(3)將協(xié)同進化遺傳算法優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡模型引入到寧蒙河段的冰凌預報中，預報結果表明，其綜合預報合格率為91.7％，達到了甲等預報，可以應用于寧蒙河段的冰凌預報中。協(xié)同進化遺傳算法通過動態(tài)調(diào)整結構編碼的方式對網(wǎng)絡隱含層節(jié)點數(shù)進行優(yōu)化，刪除了無意義的節(jié)點，所得到的網(wǎng)絡具有更簡單的結構，有效的降低了算法計算的復雜程度