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将小波变换应用到径流序列分析中,获得了黄河陕县水文站109年径流序列的组成情况和变化趋势。用BP神经网络与小波变换相结合,对该站109年径流序列进行了研究,认为:①小波网络预测模型是综合小波变换与神经网络两者优点而形成的一种数学建模分析方法;②小波神经网络的建模算法可有效提高预测精度;③小波神经网络预测中一些数据的预测结果欠佳,其原因主要是由于不存在理想的数字滤波器和误差累积所致。对影响结果的因素进行了分析,并对神经网络、小波神经网络在径流分析中的应用做了评价。 相似文献
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介绍基于小波分析建立的人工神经网络模型,并给出构造模型的一般步骤及关键算法.利用此模型对日径流进行模拟与预测,实验表明,基于小波分析的人工神经网络模型在日径流模拟过程中具有很好的仿真能力,训练后的模型用于预测具有较高的精度. 相似文献
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基于免疫进化算法的BP网络模型在径流预测中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
在BP网络模型基础上,引入免疫进化算法,建立了基于免疫进化算法的BP网络模型。该模型在一定范围内随机生成初始权值群体,用BP网络进行训练,选择群体中具有最大适应度值的权值个体作为最优个体,应用免疫进化算法生成下一代权值群体,再用BP网络对权值群体进行训练,此迭代过程反复进行,直至达到问题求解精度要求为止。将该模型应用于新疆伊犁河雅马渡站的径流预测,并将预测结果与基本BP网络模型和基于遗传算法的模糊优选BP网络模型的预测结果进行比较,结果表明,该模型不仅精度较高,而且稳定性较好。 相似文献
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改进的BP网络模型及其在日径流预测中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
尝试了基于MATLAB6.5的人工神经网络工具箱在水文日径流预测中的应用,并采用贝叶斯正则化方法改进BP网络算法,从而提高了BP网络的推广能力。将该模型应用于大渡河流域日径流的预测,取得了较好的预测效果。 相似文献
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将一种基于小波分析的自回归滑动平均求和(ARIMA)模型用于月径流的预测。首先利用小波变换良好的局部化特性,将月径流序列分解成不同时间尺度上的子序列;然后对各个子序列利用ARIMA模型进行预测。将采用基于小波分析的ARIMA模型的预测结果与直接使用ARIMA模型的预测结果进行比较,结果表明引入小波变换提高了月径流预报精度。 相似文献
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基于神经网络的降雨径流预报 总被引:2,自引:0,他引:2
本文将人工神经网络应用于二滩水电站以上支流鱼河的降雨径流预报,通过建模、计算、比较和分析可知,其非线性映射能力、自学习能力和灵活性,均能较好地反映降雨径流之间的非线性的、复杂的转换关系,结合流域水文特性并合理处理建模数据,值得进一步深入研究。 相似文献
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枯季径流是工农业用水的重要来源,分析和预报流域枯季来水情况,可为科学制定用水方案、合理调配水资源提供依据。运用逐步回归模型和BP神经网络模型分别对盘龙河流域枯季月径流进行拟合和预报分析,并采用相关系数、相对误差、合格率对两个模型预测精度进行比较。结果表明BP神经网络模型预测精度更高,预测结果精度满足规范要求,更适用于盘龙河流域枯期月径流的预测。 相似文献
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自回归模型在月径流过程概率预报中的应用 总被引:2,自引:2,他引:0
把自回归模型用于月径流过程概率预报中。首先根据历史径流的概率分布利用自回归模型预报出一个概率,再根据这个预报出的概率进行径流概率预报。并把这种方法用于三峡电站的入库径流预报中,取得了较好的效果。 相似文献
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基于遗传算法的神经网络优化预测模型及其在年径流预报中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
根据径流中长期预测的特点,将遗传算法和神经网络相结合,提出一种年径流预测新算法——遗传神经网络优化预测方法.该方法提高了径流中长期预测模型的优化能力,有效地克服了人工神经网络学习速度慢、存在局部极小点的固有缺陷.最后对实例分别用几种不同的模型进行预测,经比较分析,证明所提出的方法能有效地提高预测精度和速度 相似文献