摘要
本发明属于机器学习技术领域,公开了一种基于精英策略的土石坝溃决峰值流量预测方法,包括:获取历史土石坝溃决特征数据及对应溃决峰值流量构建土石坝溃决数据集;构建BP神经网络,在遗传算法的选择,交叉,变异过程中采用精英策略对遗传算法进行改进,得到改进后的遗传算法;将BP神经网络的权重和偏置作为改进后的遗传算法的个体,使用改进后的遗传算法对BP神经网络进行优化,得到基于精英策略改进的GA‑BP神经网络;将数据集中的数据输入GA‑BP神经网络,得到预测的溃决峰值流量;基于精英策略改进的GA‑BP神经网络模型,大大提高了溃坝峰值流量预测的准确性和实时性,为防灾减灾和应急响应提供及时有效的决策支持;还避免了传统GA中常见的局部最优解困境。
技术关键词
BP神经网络模型
流量预测方法
策略
数据
节点
遗传算法优化
机器学习技术
变异方法
样本
传播算法
基因
决策
代表
误差
定义
参数
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