日径流序列MISO预测的NLP应用模式研究

• 作者: 刘政 孙熠 李存军 邓红霞
• 来源期刊: 人民黄河
• 学科: 地球科学
• 关键词: NLP MISO预测 神经网络 日径流序列
• 年，卷（期）: 2008,（12）
• 所属期刊栏目: 水文·泥沙
• 页码范围: 31-33
• 页数: 3页
• 分类号: P333
• 字数: 3151字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1379.2008.12.014

摘要

以广西梧江流域阳朔、恭城和平乐3个水文站1973～2001年的日径流量为例,研究了不同组合工况下的MISO预测的NLP应用效果.结果表明:与线性处理方法相比,采用非线性变换方法预测性能仍然提高较大;与不同变换的组合相比,各输入输出序列均采用相同的变换方法或相同变换特征的NLP方法,可以得到更高的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邓红霞		4	4	1.0	2.0
2	李存军	四川大学建筑与环境学院	13	221	8.0	13.0
3	孙熠	四川大学水利水电学院	5	37	3.0	5.0
4	刘政	四川大学水利水电学院	9	60	5.0	7.0