黄龙滩水库中长期径流预报方法研究

• 作者: 常新雨 周建中 方威 王彧蓉 黄靖玮
• 来源期刊: 水力发电
• 关键词: 径流预报 灰色关联分析 深度神经网络(DNN) Elman神经网络 支持向量机(SVM) 黄龙滩水库
• 年，卷（期）: 2021,（8）
• 所属期刊栏目: 水文水资源
• 页码范围: 10-14,93
• 页数: 6页
• 分类号: P338.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0559-9342.2021.08.003

摘要

基于黄龙滩水库和潘口水库历史旬月径流数据,选取其2012年～2018年的径流、降雨数据进行灰色关联分析,筛选出与黄龙滩水库入库径流关联度最高的7个预报因子,建立深度神经网络(DNN)、Elman神经网络和支持向量机(SVM)径流预测模型,对模型参数进行训练,统计模型训练期和检验期的确定性系数、洪峰合格率、均方差和平均相对误差.预报效果表明,3种模型在黄龙滩水库中长期径流预测上效果较好,精度较高,误差较小,预报结果对于黄龙滩水库水文预报上具有重要意义.相比于深度神经网络和Elman神经网络,支持向量机在洪峰预报上误差更小,且具有更高的预测精度.