基于数据挖掘的水文时间序列预测

• 作者: 古钟璧 周新志 罗志平
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 水文预测 时间序列 灰色理论 灰色神经网络组合模型
• 年，卷（期）: 2007,（30）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 231-233,238
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 4951字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.30.070

摘要

基于灰色理论和灰色神经网络组合预测模型,对水文时间序列进行数据挖掘.对原始序列首先进行了对数-方根变换,使得数据序列满足灰色理论的覆盖条件,采用灰色预测模型GM(1,1),对数据序列进行预测,由于灰色预测属于线性预测,因此将灰色预测模型与神经网络模型相结合,提高了预测精度.以都江堰岷江来水数据为原始数据进行实际预测,实验证明,这种组合模型的预测效果优于传统预测模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周新志	四川大学电子信息学院	149	837	14.0	22.0
2	古钟璧	四川大学电子信息学院	16	97	6.0	9.0
3	罗志平	四川大学电子信息学院	5	32	3.0	5.0