黄河流域需水量预测的GRNN模型研究

• 作者: 屈吉鸿 曹连海 陈南祥 黄强
• 来源期刊: 人民黄河
• 学科: 工学
• 关键词: 需水量 广义回归神经网络 黄河流域
• 年，卷（期）: 2008,（11）
• 所属期刊栏目: 水资源
• 页码范围: 56-57
• 页数: 2页
• 分类号: TV213.4
• 字数: 2232字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1379.2008.11.026

摘要

黄河流域工业、农业和生活需水量受多种因素影响,需水量与影响因素之间存在复杂的非线性关系.在分析现有预测模型和方法不足的基础上,介绍了广义回归神经网络的原理和结构,并将GRNN应用于黄河流域需水量的预测.预测结果与遗传BP预测模型接近,表明模型合理正确,可为黄河流域水资源规划管理和优化配置以及调控提供依据,而且相对遗传BP预测模型,广义回归神经网络模型具有网络稳健、训练速度快、易于实现等特点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄强	西安理工大学西北水资源与环境生态教育部重点实验室	448	7911	38.0	68.0
2	陈南祥		126	1476	19.0	32.0
3	屈吉鸿		44	244	9.0	14.0
4	曹连海		52	414	12.0	18.0