基于多方法优选预报因子的天山西部山区融雪径流中长期水文预报

• 作者: 周育琳 尹梓渊 汤瑞 穆振侠 高瑞
• 来源期刊: 水电能源科学
• 学科: 工学
• 关键词: 相关系数 主成分 BP神经网络 组合小波BP神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 水文水资源与环境
• 页码范围: 10-12,5
• 页数: 4页
• 分类号: TV124
• 语种: 中文

摘要

为实现天山西部山区喀什河流域冰川融雪区域的水资源可持续开发利用,更好地支撑所在区域工农业生产发展,有必要开展融雪径流中长期水文预报研究.基于相关系数法、主成分分析法及两种方法相结合的综合方法优选预报因子,采用BP神经网络模型和组合小波BP神经网络模型预报径流.结果表明,采用综合方法筛选出的预报因子集合可以得到更好的预报结果;组合小波BP神经网络模型在3个不同方案中的预测效果均优于BP神经网络模型的预测结果,其预报精度更高.研究成果可为该区域融雪径流模拟研究及洪水预报提供参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	穆振侠	新疆农业大学水利与土木工程学院	77	419	12.0	17.0
2	周育琳	新疆农业大学水利与土木工程学院	16	33	4.0	5.0
3	尹梓渊	新疆农业大学水利与土木工程学院	9	20	3.0	4.0
4	汤瑞	新疆农业大学水利与土木工程学院	10	21	3.0	4.0
5	高瑞	新疆农业大学水利与土木工程学院	8	16	3.0	3.0