【摘 要】
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针对传统评价方法存在人为因素的影响,客观性和可比性较差等问题,将混沌运动的遍历性特点与神经网络耦合,构造混沌学习算法,利用混沌映射产生的序列引导搜索过程实现优化问题有限极值区间的遍历性自由跳转,调用神经网络算法实现每一局部区间的快速极值寻优,并用最优保存策略使算法收敛到全局最优.将此模型应用于水资源配置效果评价,结果表明,该模型原理简单,计算方便,结果准确,具有较强的适应性和推广性.
【机 构】
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河海大学水利水电学院,江苏南京210098
【出 处】
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中国水利学会水资源专业委员会2009学术年会
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针对传统评价方法存在人为因素的影响,客观性和可比性较差等问题,将混沌运动的遍历性特点与神经网络耦合,构造混沌学习算法,利用混沌映射产生的序列引导搜索过程实现优化问题有限极值区间的遍历性自由跳转,调用神经网络算法实现每一局部区间的快速极值寻优,并用最优保存策略使算法收敛到全局最优.将此模型应用于水资源配置效果评价,结果表明,该模型原理简单,计算方便,结果准确,具有较强的适应性和推广性.
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