基于遗忘因子和误差修正的水文实时预报方法研究

• 作者: 张小峰 袁晶
• 来源期刊: 中国农村水利水电
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 实时预报 非线性 实时修正
• 年，卷（期）: 2006,（9）
• 所属期刊栏目: 水文水资源
• 页码范围: 32-35
• 页数: 4页
• 分类号: TV122
• 字数: 3572字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-2284.2006.09.011

摘要

在进行水文预报时,由于影响河道洪水的因素众多,常用的水文预报模型往往不符合实际水文系统的客观规律.对这类系统的参数辨识要求算法具有较强的实时跟踪能力,以适应模拟或预测洪水运动变化过程的要求.利用洪水预报误差信息,对BP网络洪水实时预报校正模型与方法进行了探讨,提出了2种实时预报方法.第一,运用最小二乘递推算法,引入时变遗忘因子实时跟踪模型中时变参数的变化,建立了神经网络在非线性系统中动态的系统输入、输出数据之间的映射关系.第二,利用BP网络模型对误差的可识别性,将模型对输出变量的预报误差再次作为输出变量,对网络可能预报的误差进行实时修正.计算实例表明:以上两种方法提高了神经网络在水文领域的预报精度,给BP神经网络的实时预报方法提供了新的途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张小峰		148	1488	19.0	30.0
2	袁晶		16	195	8.0	13.0