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基于QGA优化的BP神经网络的大坝渗流预报模型: 收藏
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引用; 《浙江水利水电专科学校学报》2013年第4期25卷 7-9,13页; 作者：许淼吴熙栋徐君朱奕峰绍兴水利水电勘测设计院浙江绍兴312000 绍兴水利局水文站浙江绍兴312000 浙江钱塘江水利建筑工程公司浙江杭州310016; 针对BP神经网络的过拟合和收敛速度慢等问题,基于量子遗传算法(QGA)对网络初始权值、阀值进行优化,结合某电站实测资料建立了大坝渗流预报模型,通过对模型实例的比较,验证了模型的优越性.该模型在实际工程应用中有一定借鉴意义.; 针对BP神经网络的过拟合和收敛速度慢等问题,基于量子遗传算法(QGA)对网络初始权值、阀值进行优化,结合某电站实测资料建立了大坝渗流预报模型,通过对模型实例的比较,验证了模型的优越性.该模型在实际工程应用中有一定借鉴意义.; 来源：详细信息评论

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