基于神经网络的灌溉用水量预测

摘要

采用改进的BP网络对灌溉用水量进行了预测,针对BP网络的不足,采用遗传算法对网络初始权重进行了优化,并采用LM(Levenberg-Marquardt)算法进行了误差逆传播校正。通过引入遗传算法和LM算法,网络比传统的BP网络无论从精度和训练时间上都有了较大的改进。最后对湖北省宜昌市东风渠灌区进行实例分析,证明了该方法的有效性。