原文服务方: 水资源与水工程学报       
摘要:
以混沌理论和相空间重构原理为基础,分析计算大峪水文站1955-2006年月径流序列的最佳延迟时间和嵌入维数;运用最大Lyapunov指数λ1>0证实大峪月径流序列具有混沌特性,从而建立了基于混沌特性的BP神经网络预测模型.仿真及预测结果表明:该模型预测精度较高,可用于大峪月径流预测.
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文献信息
篇名 月径流序列混沌特性识别及预测
来源期刊 水资源与水工程学报 学科
关键词 混沌 延迟时间 嵌入维数 最大Lyapunov指数 月径流预测
年,卷(期) 2010,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 28-31
页数 分类号 TV121|TP183
字数 语种 中文
DOI
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 沈冰 西安理工大学西北水资源与环境生态教育部重点实验室 201 3070 30.0 42.0
2 黄领梅 西安理工大学西北水资源与环境生态教育部重点实验室 58 672 14.0 23.0
3 吴丽娜 西安理工大学西北水资源与环境生态教育部重点实验室 4 24 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
混沌
延迟时间
嵌入维数
最大Lyapunov指数
月径流预测
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
水资源与水工程学报
双月刊
1672-643X
61-1413/TV
大16开
陕西省杨凌示范区西农路22号
1990-01-01
chi
出版文献量(篇)
4150
总下载数(次)
0
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导