多输入单输出BP网络预测的非线性预处理研究

• 作者: 刘政 孙熠 李存军 邓红霞
• 来源期刊: 四川大学学报（工程科学版）
• 学科: 地球科学
• 关键词: 水文预测 非线性预处理 MISO 神经网络
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 水利与土木工程
• 页码范围: 53-57
• 页数: 5页
• 分类号: P333
• 字数: 3288字
• 语种: 中文

摘要

非线性预处理在人工神经网络多输入单输出系统日径流预测中的性能主要取决于各输入序列和输出序列的变换组合方式,具有类似变化特征的输入和输出各序列采用变换特性相近或相同的变换方式相比于采用不同的变换组合具有更好的预测效果.以广西桂江流域阳朔、恭城和平乐3个水文站1973年～2001年的日径流量为例,研究了不同组合变换下的MISO非线性预处理预测效果.结果表明,非线性预处理预测均比线性预处理相对误差<10%、<20%和<30%的合格率分别平均提高17.87%、15.85%和8.29%;相同的变换组合比不同的变换组合相对误差<10%、<20%和<30%的合格率分别平均提高3.52%、2.19%和1.24%.

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