论文摘要
为了验证基于改进人工蜂群算法的径向基函数（RBF）神经网络模型在地下水埋深预测中的可行性和优越性,在基本人工蜂群算法中引入高斯变异算子,优化初始蜜源位置,设计建立基于改进人工蜂群算法的RBF神经网络模型（IABC-RBF）.通过输入泾惠渠灌区的年降雨量、年渠首引水量、年田间灌溉用水量、年地下水开采量和前一年的地下水埋深共5个相关影响因子的数据,对地下水埋深进行预测,与实测的地下水埋深数据进行比较,误差很小.与RBF神经网络模型和基于基本人工蜂群算法训练的RBF神经网络模型（ABC-RBF）的预测结果进行比较,结果表明,基于改进人工蜂群算法的RBF神经网络模型收敛速度更快,预测结果误差最小,精度最高.
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 邵光成,章坤,王志宇,王小军,卢佳
关键词: 人工蜂群算法,径向基函数神经网络,高斯变异,泾惠渠灌区,地下水埋深,预测
来源: 浙江大学学报(工学版) 2019年07期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学,信息科技
专业: 地质学,地球物理学,自动化技术
单位: 河海大学农业工程学院,南京水利科学研究院水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,水利部应对气候变化研究中心
基金: 国家重点研发计划资助项目(2016YFC0400208),江苏“青蓝”工程资助项目,国家自然科学基金资助项目(51879072),江苏省水利科技资助项目(2017051)
分类号: TP183;P641.7
页码: 1323-1330
总页数: 8
文件大小: 1334K
下载量: 343
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