不同组合小波神经网络模型对径流预测的适用性

• 作者: 于国荣 张代青 彭欣怡
• 来源期刊: 人民长江
• 学科: 地球科学
• 关键词: ATrous小波分析 BP神经网络 径向基函数神经网络 预测模型 水文预报
• 年，卷（期）: 2015,（24）
• 所属期刊栏目: 水文水资源
• 页码范围: 24-28
• 页数: 5页
• 分类号: P338
• 字数: 3966字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16232/j.cnki.1001-4179.2015.24.007

摘要

针对水文时间序列的非平稳性特征,以长江三峡宜昌站1904~2003年年平均流量为例,分别建立了小波分析( WA)与BP神经网络和径向基函数神经网络( RBF)耦合的预测模型,探究了两种组合模型的预测效果,并与传统的单一人工神经网络模型对比;并采用5种常见的预测性能评价指标分析预测效果. 结果表明:组合模型预测成果的精度较单一模型显著提高;组合和单一模型中RBF网络模型均优于BP网络模型;小波径向基函数神经网络组合模型具有较优的预测精度和泛化能力,是提高预测精度的有效方法,在径流预测中具有可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于国荣	昆明理工大学电力工程学院	18	186	6.0	13.0
2	张代青	昆明理工大学电力工程学院	15	39	4.0	6.0
3	彭欣怡	昆明理工大学电力工程学院	1	10	1.0	1.0