基于改进RBF神经网络的新疆黄水沟径流预报

• 作者: 徐继红
• 来源期刊: 水利规划与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 随机森林模型 RBF神经网络 预报 径流
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 水文水资源
• 页码范围: 47-49
• 页数: 3页
• 分类号: TV124
• 字数: 2370字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-2469.2016.06.017

摘要

依据新疆黄水沟水文站1961～2005年逐月实测流量资料,采用随机森林模型筛选预报因子,利用筛选的预报因子作为RBF神经网络的输入层,利用RBF神经网络对该河流2006 ～2013年径流量进行“滚动式”预报,并与实测结果进行对比.结果表明:随机森林模型能有效地筛选影响因子,利用这些因子采用RBF神经网络进行径流预报的相对误差均在10％以内,拟合效果很好;“滚动式”长期径流预报结果相对误差的绝对值均在20％以内.