基于多证据融合模型的洪水预测研究

• 作者: 吴蔚 张海波 王道席
• 来源期刊: 水力发电
• 学科: 工学
• 关键词: 信息融合 洪水预测 神经网络 DS证据理论
• 年，卷（期）: 2005,（12）
• 所属期刊栏目: 水文计算
• 页码范围: 22-24
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 4324字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0559-9342.2005.12.007

摘要

针对单一模型解决洪水预测问题存在的算法复杂度高、分类准确率低等问题,提出了BP神经网络联合与DS证据推理相融合的模型,不仅实现了多个领域不同层次的全部主/客观证据的特征级融合,还实现了多个模型的优势互补.通过实验对该方法和传统的单一神经网络方法比较得出,主/客观证据融合方法不仅提高了4.4%的分类精度,还降低了算法的时间和复杂度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张海波		21	63	5.0	6.0
2	王道席		8	85	5.0	8.0
3	吴蔚		13	63	4.0	7.0