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长江源高寒区域河川径流预测方法及其对比分析
长江源高寒区域河川径流预测方法及其对比分析
作者:
梁川
潘妮
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
长江源高寒区域
偏最小二乘回归估计
改进的BP神经网络
RBF神经网络
径流预测
摘要:
为了更好地预测长江源高寒区域水文循环尤其是径流过程的变化规律,根据沱沱河站(1961年-2009年)共49年的降水和径流资料,以降水量作为输入向量,径流量作为目标向量,分别采用偏最小二乘回归估计、改进的BP神经网络和RBF神经网络建立了径流预测模型,并利用Matlab工具软件编程求解.通过三种计算方法预测结果的分析与对比表明:偏最小二乘回归估计模型的径流预测结果基本合理,但该方法需要降水数据作为已知条件,同时要求降水和径流的相关性较高,对于长江源高寒区域来水复杂的地区不是很合适;改进的BP网络模型因受到神经网络学习和训练的随机性影响,需要相当大的运算量,而且预测精度也不高,如果合理选择RBF神经网络模型的周期和spread值,其径流预测结果的精度相对较高,所以是值得推荐的方法.
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文献信息
篇名
长江源高寒区域河川径流预测方法及其对比分析
来源期刊
南水北调与水利科技
学科
工学
关键词
长江源高寒区域
偏最小二乘回归估计
改进的BP神经网络
RBF神经网络
径流预测
年,卷(期)
2012,(1)
所属期刊栏目
水文水资源
研究方向
页码范围
35-39
页数
分类号
TV121
字数
6439字
语种
中文
DOI
10.3724/SP.J.1201.2012.01035
五维指标
作者信息
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单位
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1
梁川
四川大学水利水电学院
252
4641
35.0
58.0
2
潘妮
四川大学水利水电学院
9
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长江源高寒区域
偏最小二乘回归估计
改进的BP神经网络
RBF神经网络
径流预测
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期刊影响力
南水北调与水利科技
主办单位:
河北省水利科学研究院
出版周期:
双月刊
ISSN:
1672-1683
CN:
13-1334/TV
开本:
出版地:
石家庄市泰华街310号
邮发代号:
创刊时间:
语种:
chi
出版文献量(篇)
4208
总下载数(次)
4
总被引数(次)
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南水北调与水利科技2012年第4期
南水北调与水利科技2012年第3期
南水北调与水利科技2012年第2期
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