Excel平台下BP神经网络在吉林农安枯季径流预测中的高效应用

人工神经网络BP模型在枯季径流量预测中的应用探讨 本文以"人工神经网络BP模型在枯季径流量预测中的应用"为主题，着重介绍了如何利用这一先进的预测技术来提高对水资源管理的精确度。人工神经网络，尤其是BP网络，作为一种模仿人类大脑神经网络结构的计算模型，其独特的高维性、并行处理能力、自适应性和自我学习特征使其在解决复杂问题上展现出优势。 首先，作者介绍了农安水文站的基本情况，它位于松花江流域伊通河水系，由于流域内有多个水库和良好的植被覆盖，枯季径流主要依赖于上游蓄水。由于4月至5月降雨对径流贡献较小，选择该时段的水文数据作为建模依据。预测模型的选择基于站点1980年至2000年的水文系列资料，目标是准确预测枯季流量。 文章的核心部分深入探讨了BP神经网络模型的构建。BP网络，全称为Backpropagation（反向传播）算法，是训练多层神经网络的关键技术。其网络结构包括输入层、隐藏层和输出层，其中输入层接收原始数据，隐藏层进行复杂的计算，输出层给出预测结果。每一层神经元之间的连接是全连接的，但同一层内的神经元间无连接。BP算法通过反复迭代调整权重和阈值，以最小化预测误差，从而实现模型的自我学习和优化。 作者利用Microsoft Excel作为技术平台，构建了人工神经网络BP预测模型，并将其应用于实际的枯季径流量预测。实验结果显示，该模型预测结果合理且精度较高，这证明了BP模型的有效性和实用性。此外，模型操作简便，意味着它不仅适用于专业研究人员，也可能被水文站工作人员和其他相关领域广泛应用，具有很高的推广价值。 总结来说，这篇文章展示了人工神经网络BP模型在水资源管理中的应用潜力，尤其是在枯季径流量预测方面，通过简化操作和提高预测精度，有助于提升水资源的科学管理和决策支持。未来，随着技术的发展和更多数据的积累，这种模型有望在水资源管理领域发挥更大的作用。