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为提高流域中长期径流预测精度,提出一种基于信息熵与改进极限学习机的中长期径流预测方法。首先,基于不同水文站点的流域控制面积构造径流综合指数,在较宏观层面表征流域水情丰枯变化;其次,采用偏互信息法计算影响对象与径流综合指数之间的相关性,获得径流过程变化的关键因子集,形成预测模型输入;最后,结合K折交叉验证与改进粒子群算法优化极限学习机(ELM)参数,构建IPSO-ELM模型,用于中长期径流预测。以雅砻江流域为例,将所建模型与BP神经网络(BPNN)、支持向量机(SVM)、ELM和PSO-ELM等预测模型进行对比分析。结果表明:所提模型的E_(mape)、E_(rmse)、E_(dc)、E_(qr)和E_(re)等性能评价指标明显优于上述4种模型;5种预测模型在D1数据集上的预测效果整体上胜于D2。 相似文献
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灰色GM(1,1)模型在干旱预测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
魏光辉 《水科学与工程技术》2010,(4):7-9
灰色系统理论及其建模原理,利用蚌埠市气象站27a的实测降水量资料建立灰色预测GM(1,1)模型,对干旱灾害进行预测,经残差与后验差检验分析,模型精度较高,平均达99.37%,使用实测资料检验,效果较理想,为蚌埠市抗旱及供水提供必要的预测信息。 相似文献
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运用灰色系统理论建立GM(1,1),并用改进的残差GM(1,1)模型进行修正,对益阳市耕地面积进行预测,改进的残差修正方法使模型保持良好的适应性,有效提高了预测精度。应用此模型对益阳市耕地进行预测检验,结果表明改进的残差GM(1,1)模型具有较高的预测精度,模拟效果更好,其结果符合益阳市耕地数量变化规律,即益阳市耕地面积在未来几年内将呈现出小幅增长的趋势,但人均耕地面积仍旧处于联合国的警戒水平。因此保护耕地资源,合理利用和保护耕地都是刻不容缓的任务。 相似文献
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灰色新陈代谢GM(1,1)模型在江门市年需水预测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对江门市1998-2006年历年年用水量的分析,建立灰色新陈代谢GM(1,1)预测模型,结果表明该模型预测误差较小、精度较高,并预测了该市2007-2016年年需水量,其成果可供该市水资源开发利用、规划和管理等工作参考。 相似文献
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农业用水量在国民经济总用水量中占有很大比重,对未来农业用水量进行估计和预测是区域水资源合理调配和利用的重要参考。GM(1,1)模型操作简单易行,需要数据量小,引入粒子群算法对模型待估参数加以优化,降低了模型的误差。实例应用结果表明,粒子群优化GM(1,1)模型可以准确预测区域农业用水量,具有一定的实用价值。 相似文献
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杨洪 《水资源与水工程学报》2014,25(3):213-219
为提高径流预测预报的精度和泛化能力,建立了基于3种基本改进算法的BP神经网络集成预测模型。利用ADF单位根检验方法、自相关分析方法确定径流时间序列的平稳性和模型的输入向量。针对BP神经网络标准算法收敛速度慢、易陷入局部极值的缺陷,采用自适应动量梯度法、共轭梯度法和Levenberg-Marquardt法分别改进BP神经网络标准算法,依次构建基于3种改进算法的BP神经网络模型对文山州南利河董湖水文站年径流进行预测,并构建GA-BP预测模型作为对比模型;采用加权平均方法对各单一模型预测结果进行综合集成。结果表明:集成模型对南利河2001-2005年径流预测平均相对误差绝对值为4.67%,最大相对误差绝对值为7.11%,精度和泛化能力均优于各单一模型和GA-BP模型。集成模型克服了单一模型预测精度不高和误差不稳定的缺点,具有较好的预测精度和泛化能力,是提高径流预测预报精度的有效方法。 相似文献
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时间序列分析是数据挖掘技术在水文领域应用较为广泛的一种方法,它可以从大量的水文数据中提取一般性的规律,为中长期径流预测提供新的分析方法和科学的决策支持。文中采用时间序列分析方法对察尔森水库的中长期径流进行预测,为开展中长期径流预测研究提供借鉴和参考。 相似文献
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针对红山窑水利枢纽泵站地质条件的特殊性,提出在现有沉降观测数据的基础上,运用灰色理论的方法,建立GM(1,1)模型。通过数值试验确定模型最佳维数后,采取淘汰过于陈旧的数据信息、补充新观测数据的方法,即建立GM(1,1)等维新息模型,来预测该建筑物的沉降量。分析结果表明,GM(1,1)等维新息模型能较好地预测该泵站的沉降发展趋势。 相似文献
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李晓花 《水科学与工程技术》2010,(1):19-21
灰色模型对农业用水量进行预测本身具有一定的局限,数据离散程度越大,灰度也越大,其预测精度也越差。文中采用残差修正.避免了数值过度波动。通过预测实例,结果表明改进后的灰色预测模型能有效提高预测精度。 相似文献
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电力市场环境下,水电站入库径流预测对水电站安排发电调度计划、进行电量交易和竞价上网具有重要意义。基于粒子群优化(PSO)的BP人工神经网络径流预测模型,应用于雅砻江流域梯级电站下的二滩水电站进行月径流预测,并通过对BP人工神经网络和实际数据的比较,建立了雅砻江流域梯级电站径流预测模型,可供梯级电站生产使用参考。 相似文献
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本文对大坝的扬压力建立了灰色GM(1,1)预测模型,所使用的数据量少,其拟合结果、预测结果与实测结果相比具有很高的精度。因此,灰色GM(1,1)预测模型在工程领域的数据处理中具有广阔的应用前景。 相似文献
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