二滩水电站日平均流量预测

• 作者: 刘媛媛 吴世勇 练继建 马光文
• 来源期刊: 水利水电技术
• 学科: 地球科学
• 关键词: 流量预测 AR模型 BP人工神经网络模型 二滩水电站
• 年，卷（期）: 2005,（11）
• 所属期刊栏目: 水文水资源
• 页码范围: 11-14
• 页数: 4页
• 分类号: P33(271)
• 字数: 3211字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0860.2005.11.004

摘要

分别利用分期平稳自回归模型--AR模型(Autoregressive Model)和BP人工神经网络模型(Back Propagation Artifical Neural Network Model)对二滩水电站的日平均流量序列进行了预测.通过计算可知,分期平稳回归模型和人工神经网络模型都可以很好的解决日平均径流的预测问题,误差都比较小.但分期平稳回归模型计算繁琐,不能及时、快速得到计算结果,而人工神经网络模型计算快速,占用内存小,还有很好的容错性,在数据不完全的情况下,也能及时准确地得到径流预报值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马光文	四川大学水利水电工程学院	244	2305	23.0	37.0
2	吴世勇	四川大学水利水电工程学院	41	565	13.0	22.0
4	练继建	天津大学建筑工程学院	332	3994	30.0	45.0
5	刘媛媛	天津大学建筑工程学院	16	190	7.0	13.0