基于混沌理论的自适应模糊推理网络系统在径流时间序列预测中的应用

• 作者: 丁光彬 宿辉
• 来源期刊: 安徽农业科学
• 学科: 工学
• 关键词: 混沌 自适应模糊推理网络系统 相空间重构 时间序列 随机项
• 年，卷（期）: 2010,（12）
• 所属期刊栏目: 农业机械与工程
• 页码范围: 6548-6550
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0517-6611.2010.12.165

摘要

水文期预报对水资源管理、调度及社会的生产、生活具有十分重要的意义.针对常规混沌预测方法的局限性,提出基于混沌理论的自适应模糊推理网络系统的径流时间序列预报方法.该方法径流时间序列被分解为趋势项、周期项和随机项,对随机项进行混沌辨识,然后建立有自适应能力的神经网络模糊推理模型对随机项进行预测,最后将各项线性叠加进行径流预报.实例表明,该方法预测精度较高,具有良好的泛化推广能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁光彬	河北工程大学水电学院	20	132	7.0	10.0
2	宿辉		55	252	9.0	14.0