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基于互信息与神经网络的天山西部山区 融雪径流中长期水文预报
基于互信息与神经网络的天山西部山区 融雪径流中长期水文预报
作者:
周育琳
尹梓渊
彭亮
汤瑞
穆振侠
高瑞
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
水文中长期预报
互信息法
相关系数
主成分
神经网络
摘要:
为提高天山西部山区融雪径流的预报精度,更好地指导所在区域的工农业生产发展,针对影响预报精度的关键问题(预报因子的选择),基于互信息法、相关系数法、主成分分析法对研究区的预报因子进行优选,采用RBF神经网络以及组合小波BP神经网络模型进行径流预报研究,并进行不同方案的比较.结果表明:①互信息法优选出的预报因子作为模型输入可以提高预报精度;②采用不同优选预报因子作为RBF神经网络以及组合小波BP神经网络模型的输入变量,结果表明RBF神经网络模型的预测精度要好于组合小波BP神经网络模型;③以相对误差作为评价模型精确度的标准,预测效果最好的是基于互信息方法挑选出的预报因子作为RBF神经模型输入数据的模型预测结果.
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不确定度
贝叶斯方法
气象因子
中长期径流预报
中长期径流预报中PCA-IBP模型的改进算法研究
径流预报
主成分分析
BP神经网络
模型
算法
神经网络径流预报模型中基于互信息的预报因子选择方法
互信息
预报变量选择
神经网络
径流预报
内容分析
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引文网络
相关学者/机构
相关基金
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内容分析
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相关文献总数
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(/年)
文献信息
篇名
基于互信息与神经网络的天山西部山区 融雪径流中长期水文预报
来源期刊
长江科学院院报
学科
地球科学
关键词
水文中长期预报
互信息法
相关系数
主成分
神经网络
年,卷(期)
2018,(8)
所属期刊栏目
水资源与环境
研究方向
页码范围
17-21
页数
5页
分类号
P338
字数
4737字
语种
中文
DOI
10.11988/ckyyb.20170046
五维指标
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
彭亮
新疆农业大学水利与土木工程学院
35
64
5.0
5.0
3
周育琳
新疆农业大学水利与土木工程学院
16
33
4.0
5.0
4
尹梓渊
新疆农业大学水利与土木工程学院
9
20
3.0
4.0
5
汤瑞
新疆农业大学水利与土木工程学院
10
21
3.0
4.0
6
高瑞
新疆农业大学水利与土木工程学院
8
16
3.0
3.0
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献
(74)
共引文献
(58)
参考文献
(8)
节点文献
引证文献
(1)
同被引文献
(11)
二级引证文献
(1)
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参考文献(0)
二级参考文献(1)
1982(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
1992(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
1994(3)
参考文献(0)
二级参考文献(3)
1995(3)
参考文献(0)
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参考文献(0)
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研究主题发展历程
节点文献
水文中长期预报
互信息法
相关系数
主成分
神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
长江科学院院报
主办单位:
长江科学院
出版周期:
月刊
ISSN:
1001-5485
CN:
42-1171/TV
开本:
大16开
出版地:
武汉市汉口赵家条九万方
邮发代号:
38-147
创刊时间:
1984
语种:
chi
出版文献量(篇)
5250
总下载数(次)
6
总被引数(次)
40693
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长江科学院院报2000
长江科学院院报1999
长江科学院院报2018年第9期
长江科学院院报2018年第8期
长江科学院院报2018年第7期
长江科学院院报2018年第6期
长江科学院院报2018年第5期
长江科学院院报2018年第4期
长江科学院院报2018年第3期
长江科学院院报2018年第2期
长江科学院院报2018年第12期
长江科学院院报2018年第11期
长江科学院院报2018年第10期
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