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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
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
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 9 138 6.0 9.0
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研究主题发展历程
节点文献
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
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
南水北调与水利科技
双月刊
1672-1683
13-1334/TV
石家庄市泰华街310号
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