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摘要:
以丹江口水库为例,先通过时间序列分析模型和神经网络模型分别对入库径流进行了预测,在此基础上又构建组合预测模型进行了预测.结果表明:时间序列模型预测结果中最大相对误差为46.64%,平均误差为22.76%;人工神经网络预测结果中最大相对误差为33.21%,平均误差为23.91%;组合预测模型预测结果中最大相对误差为20.50%,平均误差为12.06%,组合预测技术不仅提高了整体预测水平,而且还有效避免了单一预测模型个别年份预测效果明显不达标的问题.
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文献信息
篇名 基于组合预测模型的水库径流长期预报研究
来源期刊 人民黄河 学科 工学
关键词 时间序列分析 人工神经网络 组合预测模型 入库径流 丹江口水库
年,卷(期) 2008,(1) 所属期刊栏目 水文·泥沙
研究方向 页码范围 28-29,32
页数 3页 分类号 TV877
字数 2322字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-1379.2008.01.011
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 蒋云钟 中国水利水电科学研究院水资源研究所 191 2039 24.0 36.0
2 鲁帆 中国水利水电科学研究院水资源研究所 52 705 16.0 25.0
3 殷峻暹 中国水利水电科学研究院水资源研究所 43 361 11.0 17.0
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研究主题发展历程
节点文献
时间序列分析
人工神经网络
组合预测模型
入库径流
丹江口水库
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
人民黄河
月刊
1000-1379
41-1128/TV
大16开
郑州市金水路11号《人民黄河》杂志社
1949
chi
出版文献量(篇)
10081
总下载数(次)
8
相关基金
国家科技支撑计划
英文译名:
官方网址:http://kjzc.jhgl.org/
项目类型:重大项目
学科类型:能源
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