Elman模型在黄河上游年径流预测中的应用

• 作者: 徐留兴 梁川 王上辅
• 来源期刊: 人民黄河
• 学科: 工学
• 关键词: Elman神经网络 径流预测 黄河上游
• 年，卷（期）: 2006,（11）
• 所属期刊栏目: 水文·泥沙
• 页码范围: 24-25,41
• 页数: 3页
• 分类号: TV121|TV882.1
• 字数: 2664字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1379.2006.11.011

摘要

Elman递归神经网络具有上下层,它将隐含层前一时刻的输出反馈到当前时刻的输入,这种反馈连接使Elman网络能够检测随时间变化的序列信息;径流是一种受时间变化影响比较大的信息.因此,采用Elman神经网络理论进行径流预测比较符合径流随时间变化的特点.利用黄河青铜峡水文站数百年的天然年径流时间序列,采用Elman递归神经网络对黄河青铜峡的天然年径流进行预测分析,结果表明,该模型应用在黄河上游的长期预测中是合理、可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁川	四川大学水电学院	252	4641	35.0	58.0
2	徐留兴	四川师范大学地理与资源科学学院	7	31	3.0	5.0
3	王上辅	四川大学水电学院	1	11	1.0	1.0