基于动态滑动窗口BP神经网络的水文流量预测

• 作者: 左渝 董丽梅 黄龙
• 来源期刊: 水利水电快报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 水文流量 动态滑动窗口 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 水文预报
• 页码范围: 49-53
• 页数: 5页
• 分类号: P333
• 字数: 4068字
• 语种: 中文

摘要

水文流量数据中不同季度和月份的时序和周期性特点不同,而现有的滑动窗口方法基本采用固定大小窗口,且选择随机、误差大.为了反映水文流量数据中不同月份的时序和周期性的不同特点,提出了动态滑动窗口的方法.该方法中对不同的月份使用动态窗口产生多个数据集,并进行BP神经网络学习,以选择最优窗口,最后利用最优窗口数据集进行验证.以朱沱水文站为例的流量预测数据与实测数据的比较结果表明,基于动态滑动窗口BP神经网络水文流量预测方法比固定窗口BP神经网络的预测方法的预测精度更高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董丽梅		1	3	1.0	1.0
2	左渝		1	3	1.0	1.0
3	黄龙		1	3	1.0	1.0