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叶尔羌河年径流预测模型研究与应用

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【作者】 何兵高凡蓝利覃姗

【Author】 HE Bing;GAO Fan;LAN Li;College of Water Conservancy and Civil Engineering,Xinjiang Agricultural University;

【通讯作者】 高凡;

【机构】 新疆农业大学水利与土木工程学院

【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。

【基金】 新疆维吾尔自治区自然科学基金项目(2017D01A43)
【所属期刊栏目】 农业工程农业气象 (2019年03期)
  • 【分类号】P333.1
  • 【下载频次】128
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