BP神经网络组合模型在次洪量预测中的应用

• 作者: 冯鑫伟 沈冰 黄领梅
• 来源期刊: 水土保持通报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 淤地坝 次洪量预测 BP神经网络组合模型
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 水保监测与应用技术
• 页码范围: 173-177
• 页数: 5页
• 分类号: P333.2
• 字数: 4972字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13961/j.cnki.stbctb.2017.06.029

摘要

[目的]探讨BP神经网络组合模型在次洪量预测中的应用,为黄土高原淤地坝群的安全度汛提供决策依据.[方法]构建基于多元线性回归模型(MLR)和去趋势互相关分析法(DCCA)的BP神经网络组合模型;选择均方差(MSE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)以及确定性系数(DC)作为评价指标,与单一模型(多元线性回归模型、BP神经网络模型以及去趋势互相关分析法)进行比较.[结果] BP神经网络组合模型的4项指标MSE,MAE,MAPE和DC分别为2.144,5.453,0.074和0.988,均优于单一模型;模型预测效果从优到劣分别为BP神经网络组合模型、BP神经网络模型、多元线性回归模型和去趋势互相关分析法.[结论] BP神经网络组合模型较单一模型平稳性增强,提高了预测效果,可用于淤地坝群的次暴雨洪量预测.