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个人信息Personal Information
教授
博士生导师
硕士生导师
性别：男
毕业院校：大连理工大学
学位：博士
所在单位：水利工程系
学科：水文学及水资源
办公地点：实验三号楼431办公室
联系方式：sgxu@dlut.edu.cn
电子邮箱：sgxu@dlut.edu.cn
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基于贝叶斯正则化神经网络的径流长期预报
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论文类型：期刊论文
发表时间：2006-12-30
发表刊物：大连理工大学学报
收录刊物：PKU、ISTIC
卷号：46
期号：S1
页面范围：174-177
ISSN号：1000-8608
关键字：径流长期预报;神经网络;泛化性能;主成分分析;贝叶斯正则化
摘要：针对神经网络用于径流长期预报时,网络结构过于复杂而易出现过拟合的问题,采用主成分分析和贝叶斯正则化神经网络对预报模型进行改进.首先利用主成分分析对输入因子进行降维和优化,然后通过贝叶斯正则化对网络权值的限制来简化网络结构,从而有效地抑制过拟合.对嫩江流域江桥站年平均径流的仿真结果表明,贝叶斯正则化神经网络结合主成分分析的预报方法,可以显著地提高泛化能力和预报精度,而且网络收敛也比较稳定.