%0 Journal Article %A 师彪 %A 李郁侠 %A 于新花 %A 闫旺 %A 李鹏 %T 自适应人工鱼群-BP神经网络算法在径流预测中的应用 %D 2009 %R 10.11849/zrzyxb.2009.11.015 %J 自然资源学报 %P 2005-2013 %V 24 %N 11 %X 为了提高水库和河流中长期径流预测精度,提出了弹性自适应人工鱼群算法(RAAFSA)。应用RAAFSA算法训练BP神经网络,实现BP神经网络参数优化,形成弹性自适应人工鱼群-BP神经网络混合算法(RAAFSA-BP),对石泉水库进行中长期径流预测。仿真计算表明,弹性自适应人工鱼群优化的BP神经网络算法收敛速度快于BP神经网络算法、人工鱼群-BP神经网络算法和RBF神经网络算法。该混合算法克服了BP神经网络和人工鱼群算法易陷于局部极值、搜索质量差和精度不高的缺点,改善了BP神经网络的泛化能力,输出稳定性好,预报精度显著提高,每次预测相对误差绝对值都小于6%,合格率达到100%。该算法成功地解决了石泉水库中长期径流预测精度不高的难题,可有效用于水库和河川中长期径流预测。 %U https://www.jnr.ac.cn/CN/10.11849/zrzyxb.2009.11.015