2023.No.3四川水利■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■水资源管理与供水保障基于混合遗传算法的区域水资源优化调度方法研究顾佳俊(新疆河润科技有限公司，乌鲁木齐，830000)【摘要】为优化区域水资源调度，研究提出引入遗传算法的BP神经网络区域水资源优化调度方法。首先运用遗传算法优化BP神经网络，随后在此基础上构建了区域水资源优化调度模型，最后对模型的应用效果进行了检验分析。结果显示，优化后的模型在迭代70次后趋于稳定，损失值保持在0.05水平。这表明，引入遗传算法的BP神经网络区域水资源优化调度方法提高了水资源监测的准确性和运行效率，能够改进常规调度方法的不足，实现水资源的高效节约利用。【关键词】遗传算法反向传播神经网络水资源水库中图分类号:TV213.4文献标志码:A文章编号:2095－1809(2023)03－0113－06反向传播神经网络(BackPropagationNeuralNetwork，BPNN)通过神经单元之间的相互连接，实现输入与输出之间的非线性映射［1］，具有运行效率高和泛化能力强等优势，但在面对大量数据样本时存在震荡较多和陷入局部最优等局限性［2－3］。遗传算法(GeneticAlgorithm，GA)是一种模拟自然界生物生存的智能算法，常常作为优化算法被应用于图像处理和自动控制等领域［4］。水资源是一切生命机体生存所必需的基础物质，在人类的生产和生活中发挥着重要作用。区域水资源调度通过对水资源的合理管理，提高水资源利用率，缓解水资源的供给与利用矛盾。但在实际应用过程中，区域水资源调度存在缺乏技术支撑和协调机制有效性低等问题［5－7］，因此，研究提出引入GA－BP神经网络的区域水资源优化调度方法，以期实现在满足供水需求的同时，提高水资源管理水平，为经济、社会和生态的可持续性发展提供保障。1引入GA－BP神经网络的区域水资源优化调度方法1.1GA－BP神经网络BP神经网络的核心是反向传播，在对输入信息的大量训练与学习后获得输出值，计算输出值与期望值之间的误差，并以此为依据调整神经网络的连接权值。通过多次迭代逐渐减小误差，获得最佳输出结果［8］。GA算法通过设置适应度函数评估群体中个体的优劣性，在此基础上选择是否将其纳入候补范围。在选择和淘汰中搜寻最优解［9－10］。在BP神经网络中融入GA算法，有利于发挥GA算法强大搜寻最优解功能，提高确定最佳权值和最佳阈值的效率，优化BP神经网络预测效果［11］。假设BP神经网络输入层、隐含层和输出层的节点数分别为O、P和Q，隐含层和输出层的...
