叶尔羌河年径流预测模型研究与应用

• 作者: 何兵 蓝利 覃姗 高凡
• 来源期刊: 安徽农业科学
• 学科: 地球科学
• 关键词: 径流预测 遗传算法 BP神经网络 叶尔羌河
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 农业工程·农业气象
• 页码范围: 208-211
• 页数: 4页
• 分类号: P338
• 字数: 4171字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0517-6611.2019.03.065

摘要

为提高叶尔羌河中长期径流预测精度,基于小波分析的基础上建立遗传算法优化BP神经网络的耦合模型,对60年叶尔羌河年径流时间序列进行研究.结果表明:耦合模型综合了两者的优势,在保留神经网络优良非线性拟合能力的同时,又融入遗传算法的容错性和全局搜索能力,提高预测径流时的学习速度和泛化能力.在对年径流进行预测时,其预测平均误差为-2.69％,而采用传统单纯的BP神经网络模型预测的平均误差为-10.25％.从预测误差检验以及模型的对比结果可知此模型合理、可行,因此该算法有助于解决叶尔羌河中长期径流预测问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何兵	新疆农业大学水利与土木工程学院	14	36	4.0	5.0
2	高凡	新疆农业大学水利与土木工程学院	29	142	6.0	11.0
3	覃姗	新疆农业大学水利与土木工程学院	8	18	3.0	3.0
4	蓝利	新疆农业大学水利与土木工程学院	6	34	3.0	5.0