基于1stOpt神经网络模型的年均径流预测与应用

• 作者: 张佩 王加虎 金盛杰 陆冰清 马戎荣
• 来源期刊: 中国农村水利水电
• 学科: 工学
• 关键词: 径流预测 1stOpt L-M算法 UGO算法 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2014,（7）
• 所属期刊栏目: 水文水资源
• 页码范围: 64-66,71
• 页数: 4页
• 分类号: TV214
• 字数: 2572字
• 语种: 中文

摘要

针对年均径流预测问题,首先利用1 stOpt软件进行逐个影响因子拟合,得到相关影响因子的主次顺序,提取关键因子在基于L-M算法和UGO算法下对年均径流进行多元非线性曲线拟合;另外结合基于L-M算法的改进BP神经网络利用所提取的关键因子进行径流预测,以北方某河流径流实例进行计算,两种方法效果均优于传统模型,且在多影响因子的情况下,组合模型精度和效果更好,为径流预测提供了一个新的更实用的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王加虎	河海大学水文水资源学院	49	512	12.0	21.0
2	张佩	河海大学大禹学院	5	5	1.0	2.0
3	马戎荣	河海大学大禹学院	6	9	2.0	2.0
4	金盛杰	河海大学大禹学院	5	4	1.0	2.0
5	陆冰清	河海大学大禹学院	5	8	2.0	2.0