神经网络径流预报模型中基于互信息的预报因子选择方法

• 作者: 杨大文 赵铜铁钢
• 来源期刊: 水力发电学报
• 学科: 工学
• 关键词: 互信息 预报变量选择 神经网络 径流预报
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 页码范围: 24-30
• 分类号: TV122
• 语种: 中文

摘要

神经网络在径流预报中得到了广泛应用并取得了良好效果,其关键问题之一是输入变量(预报因子)选择,但这一问题通常没有受到重视.本研究基于互信息的概念探讨了如何选择径流预报输入变量,并结合三峡工程建成前长江干流宜昌水文站的日径流预报进行了研究.结果表明,基于互信息能够有效地判断待选预报因子(输入变量)与预报变量之间的相互关系,以帮助选择神经网络预报模型的输入变量,从而提高径流预报的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵铜铁钢	水沙科学与水利水电工程国家重点实验室清华大学水利水电工程系	1	34	1.0	1.0
2	杨大文	水沙科学与水利水电工程国家重点实验室清华大学水利水电工程系	3	89	3.0	3.0