小波神经网络模型的改进及其应用

作     者：杨娜 付强 王淑丽 李荣东 朱萍萍 张少坤 杨先野 YANG Na;FU Qiang;WANG Shu-li;LI Rong-dong;ZHU Ping-ping;ZHANG Shao-kun;YANG Xian-ye

作者机构：东北农业大学水利与建筑学院哈尔滨150030 佳木斯市水利勘测设计研究院佳木斯154003 

基　　金：国家自然科学基金(30400275) 东北农业大学创新团队发展计划资助(190211) 

出 版 物：《系统工程理论与实践》 (Systems Engineering-Theory & Practice)

年 卷 期：2009年第29卷第1期

页      码：168-173页

摘      要：将优化函数的连续型蚁群算法与小波神经网络耦合,用蚁群算法优化神经网络的权值和小波参数,找到蚁群算法中信息素更新的最佳衡量标准,且建立了基于蚁群优化的小波神经网络模型,旨在准确预测水稻需水量,为制定合理的灌溉制度、提高水利用率提供科学依据.通过对三江平原富锦市1985至2001年的井灌水稻区全生育期需水量预测检验,确定网络结构为6-12-1,训练最大次数20次时网络收敛,误差精度达到0.0024.研究结果表明,该模型不但计算简便,而且具有较强的逼近能力、较快的收敛速度和较好的预报精度,并且为网络模型的参数优化提供一种新方法,也为预测、预报的研究拓宽新思路.

主 题 词：小波神经网络 蚁群算法 需水量 参数优化 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 09[农学] 0903[农学-动物生产类] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 090301[090301] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3321/j.issn:1000-6788.2009.01.023

馆 藏 号：203579101...