原文服务方: 水资源与水工程学报       
摘要:
河川径流时间序列是一个复杂的非线性系统,使传统的预测方法难以描述其变化规律.将金沟河流域八家户站的1957年至2003年的年径流实测数据作为样本,转化为径流差后,进行归一化处理及自相关函数分析,在MATLAB环境下建立径向基神经网络径流预测模型.结果表明:与传统的BP神经网络预测比较,利用径向基神经网络模型对径流序列进行预测具有更高的精度和更短的运算时间,是径流预测的一种有效方法.
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文献信息
篇名 RBF神经网络模型在金沟河流域径流预测中的应用
来源期刊 水资源与水工程学报 学科
关键词 径向基神经网络 归一化 MATLAB 径流预测
年,卷(期) 2011,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 94-97
页数 分类号 P338.2
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 岳春芳 新疆农业大学水利与土木工程学院 60 199 7.0 11.0
2 任磊 新疆农业大学水利与土木工程学院 2 22 2.0 2.0
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