基于主成分分析的三种中长期预报模型在柘溪水库的应用

• 作者: 卢韦伟 叶磊 周建中 姚翔宇 李薇
• 来源期刊: 水力发电
• 学科: 地球科学
• 关键词: 多元线性回归 BP神经网络 Elman神经网络 中长期径流预报 主成分分析 柘溪水库
• 年，卷（期）: 2016,（9）
• 所属期刊栏目: 水文水资源
• 页码范围: 17-21
• 页数: 5页
• 分类号: P338.2
• 字数: 4126字
• 语种: 中文

摘要

基于柘溪断面历史旬径流资料,选择1980年～ 2012年共33 a的降雨和流量数据经主成分分析处理后,分别作为多元线性回归模型、BP神经网络模型、Elman神经网络模型的训练样本,对模型参数进行训练;然后对样本进行模拟预报,统计模拟绝对误差和相对误差,同时预报柘溪断面2013年、2014年和2015年的年、汛期、季节和月尺度的流量,预报结果可精确到旬尺度,对比分析三种模型各时间尺度的预报结果,最终确定各模型在柘溪流域中长期水文预报过程中的作用.