集对分析在改进BP神经网络凌汛开河日期预测评估中的应用

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为客观和有效地定量评估BP神经网络凌汛开河日期预测模型,以黄河内蒙段三湖河口站冰凌开河日期为例,采用粒子群算法、遗传算法及小波分析理论对BP神经网络进行改进,并以集对分析理论的同一性、差异性和对立性对改进预测模型的数据集合建立评估模型。评估结果表明,集对分析与平均相对误差精度相比能更合理地反映模型预测效果。 In order to objectively and effectively evaluate the forecasting model of Lingxun kaihe river based on BP neural network, this paper uses the date of ice icing and opening of the section of Sanhuhe estuary in Inner Mongolia as an example to improve the BP neural network by using particle swarm optimization, genetic algorithm and wavelet analysis theory. Identity, Difference and Opposition of Set Pair Analysis Theory Establish an evaluation model for data sets of improved forecasting models. The evaluation results show that the set pair analysis can reflect the model prediction more reasonably than the average relative error precision.
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