【摘 要】
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采用基于实数编码的加速遗传算法(RAGA)代替传统的最小二乘法以优化GM(1,1)模型参数,并与BP人工神经网络相组合,形成了基于RAGA的等维灰色递补BP神经网络预测模型。运用此模
【机 构】
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南京大学地理与海洋科学学院,东北农业大学
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采用基于实数编码的加速遗传算法(RAGA)代替传统的最小二乘法以优化GM(1,1)模型参数,并与BP人工神经网络相组合,形成了基于RAGA的等维灰色递补BP神经网络预测模型。运用此模型对三江平原创业农场地下水埋深进行动态预测,BP神经网络结构确定为3∶12∶3,预测结果的相对误差只有2.33%,与传统的GM(1,1)模型和BP神经网络模型预测结果相比,预测精度显著提高。通过此模型预测,从2007年到2012年,该地区地下水平均年下降0.3 m。
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