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相似文献
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1.
RBF神经网络模型在金沟河流域径流预测中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
河川径流时间序列是一个复杂的非线性系统,使传统的预测方法难以描述其变化规律。将金沟河流域八家户站的1957年至2003年的年径流实测数据作为样本,转化为径流差后,进行归一化处理及自相关函数分析,在MATLAB环境下建立径向基神经网络径流预测模型。结果表明:与传统的BP神经网络预测比较,利用径向基神经网络模型对径流序列进行预测具有更高的精度和更短的运算时间,是径流预测的一种有效方法。  相似文献   

2.
本文针对复杂的年径流序列,提出首先识别并处理跳跃项,然后再进行趋势项、周期项的识别和提取,接着对剩余序列建立随机项模型,最终将趋势项模型、周期项模型和随机项模型耦合,建立复杂年径流预测耦合模型的新思路。并对某流域的年径流序列进行分析和预测,其预报结果具有一定的精度,表明模型是有效的,对其它复杂径流序列的研究具有一定的借鉴和指导作用。  相似文献   

3.
张亚杰  崔东文 《人民珠江》2022,(6):94-100+107
为提高径流预测精度,提出基于经验模态分解(EMD)和法务侦查(FBI)算法、极限学习机(ELM)相融合的径流预测方法。首先采用EMD将径流序列数据分解成多个更具规律的分量序列,基于自相关函数法(AFM)、虚假最邻近法(FNN)对每个分量序列进行相空间重构;其次利用FBI算法优化ELM输入层权值和隐含层偏值,建立EMD-FBI-ELM径流预测模型,并构建EMD-FBI-SVM、FBI-ELM、FBI-SVM作对比预测模型;最后通过云南省姑老河水文站年径流预测实例对EMD-FBI-ELM、EMD-FBI-SVM、FBI-ELM、FBI-SVM模型进行验证分析。结果表明:EMD-FBI-ELM模型对实例年径流预测的平均相对误差为3.97%,平均相对误差较EMD-FBI-SVM、FBI-ELM、FBI-SVM模型的预测结果分别降低了53.9%、81.7%、86.5%,具有较好的预测效果。EMD-FBI-ELM模型用于径流预测是可行的,模型及优化方法可为相关预测研究提供参考。  相似文献   

4.
预测因子作为中长期预报模型的输入项,是影响预报结果精度的关键要素。为进一步提高预报精度,提出了一种Copula熵与随机森林模型相结合的中长期径流预报方法。该方法首先采用Copula熵指标对预测因子进行筛选,然后将选取的预测因子作为输入项,导入随机森林模型中对月径流进行相应预测。将该方法应用于汉江流域丹江口水库的逐月入库径流预报中,并与相关系数筛选法进行对比。结果表明:基于Copula熵指标筛选出的预测因子对应的模拟结果具有更高的精度,尤其对于汛期而言,其模拟值与实测值的拟合优度显著优于比选方法,说明其筛选出的预测因子具有更好的合理性。  相似文献   

5.
长短时记忆神经网络(LSTM)具有极强的复杂多变量时间序列非线性关系拟合和历史数据认知能力,适用于对径流这类复杂时间序列过程进行模拟和预报。基于LSTM,采用灰色关联分析法(GRA),选取合适的预报因子建立G-LSTM预报模型,探究了该模型在短期径流预报中的应用和效果。将该方法应用于长江上游寸滩断面-三峡入库断面的径流模拟,并与传统的新安江模型、BP神经网络、LSTM模型的模拟结果进行比较。结果表明:与传统学习的近似映射相比,G-LSTM模型具有优秀的非线性函数学习能力,率定期与检验期的确定性系数均在0.9以上,明显优于其他两种模型的模拟结果。G-LSTM模型显著提高了短期径流预报精度,是一种有效的径流预测方法。  相似文献   

6.
利用陕南长江水系丹江荆紫关等6个流域降雨、径流和输沙的实测资料,用多种函数形式模拟其相互关系,选择出最优的模拟函数,提供了由降雨变化预测年径流和年输沙变化趋势的一种途径。井通过对汉江上游沮水河等15条支流8个影响输沙因子的分析优选,建立了以年雨量、植被盖度、治理程度及河网密度4个因子表示的河流输沙经验模型。  相似文献   

7.
通过对嘉陵江流域中游段的径流特性及变化规律进行研究,应用目前较为成熟的人工神经网络模型、最近邻抽样回归模型、自回归模型和均生函数模型,对嘉陵江流域中游段年径流进行预报。实例分析和预测结果比较表明:人工神经网络模型与最近邻抽样回归模型能更好地预测嘉陵江中游段的年径流。  相似文献   

8.
基于神经网络的年径流预测模型   总被引:5,自引:1,他引:4  
年径流预测过程可以认为是一种复杂非线性函数关系的逼近过程。人工神经网络具有表达任意非线性映射的特性,在分类、学习和容错方面表现出很好的能力,可以克服常用的如回归分析模型结构更新量大、预报精度低的缺陷。以下着重介绍了ANN 基本原理和算法,并结合实例说明了应用方法,并且通过建立年径流预测的人工神经网络模型,为年径流预测提供了具有实用价值的基本理论和实施技术。  相似文献   

9.
为提高径流预报的预测精度,分别采用基于RBF、ERBF的核函数对碧流河水库的年径流量建立了SVM回归模型。径流预报结果表明:基于ERBF核函数的SVM回归方法的预报误差、均方误差均比基于RBF核函数的SVM回归方法的结果小,径流预测精度也高于基于RBF核函数的SVM方法的结果。  相似文献   

10.
为进一步提高径流预测精度和泛化能力,根据回归支持向量机(SVR)特性及基本原理,提出考虑不同影响因子(输入向量)的SVR集成预测模型,以云南省南盘江西桥站1961—2007年径流预测为例进行实例研究。首先,利用相关分析法选取年径流预测的若干影响因子,依次构建不同影响因子的SVR单一模型对研究实例进行预测,并构建对应的RBF模型作为对比预测模型;然后,采用加权平均和简单平均2种方法对具有较好预测精度和互补性的单一模型的预测结果进行综合集成。结果表明:基于SVR的加权平均和简单平均2种集成模型径流预测的平均相对误差绝对值分别为1.27%和1.54%,最大相对误差绝对值分别为2.99%和2.74%,其精度和泛化能力均大幅优于各单一模型以及基于RBF的加权平均和简单平均集成模型,表明加权平均SVR和简单平均SVR集成模型具有较高的预测精度和泛化能力。相对而言,加权平均集成模型赋予了预测效果好的模型更大的权重,预测精度和泛化能力均优于简单平均集成模型。预测模型和方法可为相关预测研究提供参考和借鉴。  相似文献   

11.
基于近邻估计的年径流预测动态 联系数回归模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
集对分析理论为处理确定、不确定系统提供了新的途径,根据集对分析理论建立起来的预测联系数回归模型可以明显改善回归模型的预测精度。对于预测因子结构具有的动态性,文中将利用近邻估计,通过计算各个预测因子的变异系数,来判断预测因子在某次预测中处于强势或者弱势,进而动态地选择预报功能大的强势因子,消除对预报起负面作用的弱势因子的作用,这样很好地体现了预测因子结构中具有的动态性。基于此建立了基于近邻估计的年径流预测动态联系数回归模型(NNE-DCNR)。结果说明:用NNE-DCNR去预测年径流量,预测精度比常用预测方法有显著提高,在水文水资源的预测中具有推广应用价值  相似文献   

12.
针对传统神经网络模型静态性及训练算法易陷入局部极值的缺陷,为了实现神经网络训练全局寻优,提高模拟精度,并使网络结构能动态反映年径流系列的时变特性,本文以年降雨及气温作为输入因子、年径流量为模型预测对象,结合遗传算法和Elman神经网络各自的优点,采用遗传算法对网络权值阈值全局优化,通过二者的耦合构建了GA-Elman年径流预测模型。利用构皮滩站1961—2015年的径流系列对模型进行了训练及测试,并对各模型预测性能比较分析。结果表明:GA-Elman模型预测平均相对误差5.29%、均方根误差55.81 mm,效果良好,对于径流预测具有实用价值;神经网络模型预测精度优于基于线性方法的模型,预测平均相对误差从12.01%降至7.07%以下;采用遗传算法改进神经网络权值阈值优化过程,预测平均相对误差从7.07%降低到5.29%,可明显提高模型泛化能力,从而改善径流预测效果。  相似文献   

13.
秃尾河流域年径流变化特性分析   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
对流域径流的变化规律进行准确地分析及合理地预测对流域水资源的合理开发、水利工程的建设以及社会经济的发展具有重要的指导意义。利用Mann-Kendall秩次相关检验法和小波分析理论对秃尾河流域的径流变化规律进行分析研究,并建立BP神经网络模型对径流变化进行预测分析。结果表明:秃尾河流域年径流量变化总体上有明显的下降趋势;从小波系数图可以看出年径流过程主要存在2年、8年和19年左右的变化周期,其中19年左右时间尺度为第一主周期,同时发现目前年径流处在枯水期后期,水量有转向增加的趋势;采用BP神经网络法对秃尾河流域高家川站年径流量进行预测,预测结果相对误差仅为5.92%,说明所建立的BP神经网络模型用于该流域的年径流预测得精度较高,是一种有效地年径流预测方法。  相似文献   

14.
研究交叉验证(CV)SVR年径流预测模型,以云南省清水江革雷站为例进行实例分析。利用SPSS软件选取年径流影响因子,确定输入向量;采用CV方法搜寻SVR惩罚因子C和核函数参数g,构建CV-SVR多元变量年径流预测模型,并构建GA-BP、传统BP模型作为对比模型。利用所构建的模型对实例进行预测。结果表明:CVSVR模型对实例后15年年径流预测的平均相对误差绝对值和最大相对误差绝对值分别为3.4596%、9.3035%,预测精度和泛化能力均优于GA-BP、传统BP模型,表明CV能有效搜寻SVR惩罚因子C和核函数参数g。CV-SVR模型具有预测精度高、泛化能力强以及算法稳定等特点。  相似文献   

15.
水库流域年均径流模型的灰色神经网络分析   总被引:4,自引:2,他引:2  
万星  丁晶  廖杰 《水力发电》2005,31(4):18-21
水库流域年均径流量受诸多因素影响,而年均径流量对水库流域水资源经济开发利用作用显著。利用改进后的灰色模型对某水库流域实测数据的年均径流模型进行了相关影响因子的建模分析,将预测值与实测值作为神经网络的训练样本,对网络进行训练并分别进行识别,同时进行误差分析对比。结果表明,灰色神经网络能对水库流域年均径流模型进行预测分析,精度较高,所得结果与实际观测数据基本相符。  相似文献   

16.
基于投影寻踪分析与随机分析提出了一种新的耦合预测模型,运用投影寻踪技术将年内12个月径流由遗传算法优化得投影值,获取投影值与年径流的相关关系;建立年径流预测模型,由预测的年径流推算对应的投影值z^;寻找与z^最近邻的h个模式,由最近邻回归进行年内月径流展望预测。将耦合模型应用于宝珠寺和三峡水电站入库月径流展望预测,结果表明该耦合模型可行且预测效果较好。  相似文献   

17.
将小波分析与传统的BP神经网络模型进行组合,提出了一种新的径流中长期预测方法。该方法对年径流序列进行Mallat小波分解,将分解后得到的不同尺度下的低频成分和高频成分分别进行Mallat算法重构,对重构系列采用BP神经网络模型进行预测。采用黄河三门峡站1470-2002年的年径流资料进行模型的预测和检验,并与传统的BP神经网络模型进行比较,研究结果表明小波神经网络在径流预测中具有较好的预报精度,可以成功地用于径流模拟和预测。  相似文献   

18.
为提高年径流预测精度,利用同热传递搜索(SHTS)算法对混合核支持向量机(SVM)关键参数和混合权重系数进行优化,提出混合核SHTS-SVM年径流预测模型。通过6个不同维度的标准测试函数对SHTS算法进行仿真验证,并与当前寻优效果较好的教学优化(TLBO)算法、灰狼优化(GWO)算法进行对比验证。利用两个年径流预测算例对混合核SHTS-SVM模型进行实例验证,并与多项式核SHTS-SVM、高斯核SHTS-SVM及SHTS-BP模型预测结果进行对比。结果表明:SHTS算法寻优精度优于TLBO、GWO优化算法,具有较好的极值寻优能力和稳健性能。混合核SHTS-SVM模型综合了多项式全局核函数和高斯局部核函数二者优点,在预测精度、泛化能力等方面均优于对比模型,具有较好的实际应用价值。  相似文献   

19.
为有效提高水文预测预报精度,提出了一种基于多组群教学优化(MGTLO)的随机森林(RF)预测方法,利用MGTLO算法对RF两个关键参数进行优化,构建MGTLO-RF预测模型,并与基于MGTLO算法优化的支持向量机(SVM)、BP神经网络两种常规预测模型作对比分析。以云南省龙潭站月径流和年径流预测为例进行实例研究,利用前44 a和后10 a资料对MGTLO-RF等3种模型进行训练和预测。结果表明:所提出的MGTLO-RF模型具有更好的预测精度和泛化能力,可作为水文预测预报和相关预测研究的一种有效工具。  相似文献   

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