小水电站流域径流量的评估方法

• 作者: 吴杰康 曾思明 翁兴航 赵俊浩 陈永进
• 来源期刊: 四川电力技术
• 学科: 工学
• 关键词: 小水电站 径流量 支持向量机
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 设计与优化
• 页码范围: 56-61
• 页数: 6页
• 分类号: TM622
• 字数: 4363字
• 语种: 中文

摘要

现今对于河流径流量的预测方法有许多模型,但各种模型都有其优劣,而且预测的精度都有差异.以韶关的南水河作为研究对象,利用南水1978—2015年径流量的数据,分别使用灰色系统理论、基于遗传算法的BP神经网络以及支持向量机3种方法对南水河年径流量预测的模型.结果表明:GA-BP神经网络的预测精度为84.30％,但其拟合精度不高;灰色系统预测以及拟合的精度分别为86.70％和84.24％;用支持向量机对南水河年径流量的预测,无论在拟合精度为95.67％,还是预测精度为99％上,比灰色预测和GA-BP神经网络都要高.因此,支持向量机可以很好地应用在南水河年径流量的预测研究中.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴杰康	广东工业大学自动化学院	87	775	14.0	24.0
2	翁兴航		5	3	1.0	1.0
3	陈永进		17	30	3.0	5.0
4	赵俊浩	广东工业大学自动化学院	4	6	1.0	2.0
5	曾思明		1	0	0.0	0.0