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摘要:
本文基于生产实践对高精度中长期径流预报提出的要求,对我国海河流域两大支流之一的滹沱河小觉水文站(岗南水库入库径流控制水文站)径流量进行预测研究.采用聚类分析方法将数据分为汛期(7—10月)和枯水期(11—次年6月),采用灰色关联分析法对汛期和枯水期的气象因子数据(五台山、原平两个气象站共16项气象因子)与径流量值的相关性进行分析,选取相关性强的气象因子作为输入、小觉站径流量值作为输出建立基于聚类分析的小觉站月径流预测模型,有效改善了神经网络对极值拟合差的特点,提高了预测精度.
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文献信息
篇名 基于聚类分析的月径流预测模型研究
来源期刊 水利科学与寒区工程 学科 地球科学
关键词 BP人工神经网络 小觉站径流 聚类分析 灰色关联分析
年,卷(期) 2019,(5) 所属期刊栏目 科学研究
研究方向 页码范围 27-32
页数 6页 分类号 TP183|N941.5|P338+.2
字数 3945字 语种 中文
DOI
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 郭萍 中国农业大学水利与土木工程学院 64 552 12.0 21.0
2 周娅 8 6 2.0 2.0
3 宋培培 6 0 0.0 0.0
4 杨柳 9 10 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
BP人工神经网络
小觉站径流
聚类分析
灰色关联分析
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
水利科学与寒区工程
双月刊
2096-5419
23-1605/TV
大16开
哈尔滨市南岗区延兴路78号
14-82
1984
chi
出版文献量(篇)
6106
总下载数(次)
3
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