岳城水库洪水预报人工神经网络模型实现 .docx

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岳城水库洪水预报人工神经网络模型实现

摘要：应用visual basic 6.0编程技术，实现了人工神经网络bp算法的程序化，并建立了岳城水库洪水过程预报的反向传播神经网络模型，经检验，洪水预测精度较好，结果令人满意，为岳城水库的入库洪水预报及调度工作提供新的思路和依据。 关键词：人工神经网络 BP算法 VB程序 洪水预报 1．前言 人工神经网络（ANN）又称连接机制模型（Connection Model）或并行分布处理模型（Parallal Distributed Model）。作为人工智能的研究方法，目前已广泛应用于自然科学的各个领域，应用计算机程序来模拟这种特殊的数学模型并应用于实际流域的洪水预报研究中，无疑是一种新的尝试和有益探索。岳城水库是海河流域南运河水系漳河上的一座大型控制性工程，入库洪水突发性强，水猛多沙，为确保下游河北、河南、山东、天津广大平原地区和京广铁路的安全，对水库入库洪水进行精确预报，及时采取预泄和分洪措施显得极其重要，因此，用人工神经网络模型模拟预报水库的入库洪水过程，有重要参考和借鉴意义。2．BP网络的构建人工神经网络是一个高度复杂的非线性动力学系统，它有大量的简单处理单元（神经元）广泛连接而成，他对人脑的功能作了某种简化、抽象和模拟，具有很强的非线性映射能力，其中对多层前向神经网络bp模型的研究相对成熟，应用最为广泛，其模型结果如图：结构中，输入层、隐层和输出层神经元的个数根据具体情况设定，其中隐层层数不一，不失一般性对输出层中只含有一个神经元的三层前向神经网络分析如下：假设输入层中有个神经元，隐层中有个

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