【摘 要】
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为了更加精确的进行径流预测,该研究针对BP神经网络训练速度慢和容易陷入局部极小值的缺点,建立了ELM神经网络模型。以兰西水文站1959~2014年径流数据为例,采用ELM神经网络对
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51509088),河南省高校科技创新团队(14IRTSTHN028),河南省水环境模拟与治理重点实验室(2017016)
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为了更加精确的进行径流预测,该研究针对BP神经网络训练速度慢和容易陷入局部极小值的缺点,建立了ELM神经网络模型。以兰西水文站1959~2014年径流数据为例,采用ELM神经网络对径流深进行预测,相对误差、均方误差和确定性系数作为模型合理性的验证指标,并与BP神经网络预测结果进行对比及分析。ELM模型的预测结果,其相对误差、均方误差、确定性系数均优于BP神经网络模型,这表明ELM神经网络模型对BP神经网络模型已存在缺点进行了有效规避且预测精度有了进一步的提升。因此,该研究提供的ELM模型在一定程度上能够更
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