多模型不同时间尺度中长期径流预报研究

• 作者: 徐海丽 李铭 王涛
• 来源期刊: 水电站设计
• 学科: 地球科学
• 关键词: 中长期径流预测 时间尺度 最近邻抽样回归模型 人工神经网络模型 门限自回归模型 多诺水电站
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 水文水资源
• 页码范围: 61-63
• 页数: 3页
• 分类号: P338
• 字数: 3178字
• 语种: 中文

摘要

为研究多模型不同时间尺度中长期径流预报效果,本文结合工程实例,以不同的时间段为检验期,模拟预报该工程的坝址月、旬和周平均流量,并分析了不同资料系列长度对模拟预报精度的影响.研究结果表明,最近邻抽样回归、人工神经网络和门限自回归模型对该工程月、旬、周时间尺度平均流量模拟预报精度随着时间尺度减小呈增高趋势;门限自回归模型模拟预测精度略高于其他两个模型;资料系列达到一定程度后,不同模型对月、旬、周时间尺度平均流量的模拟预报比较稳定.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王涛		13	3	1.0	1.0
2	徐海丽		5	1	1.0	1.0
3	李铭		5	2	1.0	1.0