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高精度的水位预测能为防洪决策、水资源管理等提供重要的调度依据,减少洪旱灾害损失。为提高预报精度,提出一种基于小波分析的NARX神经网络模型(DWT-NARX),综合考虑洪泽湖入湖流量、出湖流量、周边用水、前期水位等因素,对洪泽湖日水位进行预报,并与BP神经网络、NARX神经网络模型进行比较。结果表明,三种模型在短历时预报中均取得了较好的模拟预测效果。当预见期为1或2天时,Nash-Sutcliffe效率系数均大于0.9,合格率大于85%;当预见期超过3d,NARX模型在水位变幅较大的时段预测结果变差,BP模型出现严重的震荡现象,NARX和DWT-NARX模型结果均优于BP神经网络,DWT-NARX在整体上结果最优。研究成果可为洪泽湖的水位预报提供一定的参考价值。 相似文献
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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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王呈会 《水科学与工程技术》2016,(3):44-46
应用小波神经网络模型对辽中平原地区地下水进行预测,并结合区域内实测的地下水水位井观测数据,分析了小波神经网络模型在地下水预测的适用性。研究结果表明:小波神经网络模型在辽中平原地区地下水预测具有较好的预测精度,预测和实测地下水水位之间的相对误差均在15%以内,绝对误差在0.08~2.39mm之间。研究成果对于辽中地区地下水预测具有参考价值。 相似文献
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改进Elman神经网络在径流预测中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
崔东文 《水利水运工程学报》2013,(2):71-77
针对传统静态前馈神经网络动态性能较差的缺点,提出一种基于遗传算法(GA)优化Elman神经网络连接权值的GA-Elman多元变量年径流预测模型.以新疆伊犁河雅马渡站径流预测为例进行实例分析,并构建传统Elman,传统BP和GA-BP多元变量年径流预测模型作为对比模型,预测结果与文献IEA-BP网络模型预测结果进行对比.结果表明:①GA-Elman模型的拟合及预测效果略优于文献IEA-BP模型,该模型用于多元变量年径流预测是合理可行的,具有较好的预测精度和泛化能力.②在相同网络结构及传递函数等条件下,GA-Elman模型的预测精度和泛化能力优于GA-BP模型,传统Elman模型优于传统BP模型,表明具有适应时变特性的Elman反馈动态递归网络预测性能优于BP网络;GA能有效优化Elman神经网络连接权值,使网络的预测精度和泛化能力有了较大提高. 相似文献
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本文提出BP神经网络河道流量水位预测模型,以榆树沟站流量水位预测为例进行分析。采用循环算法确定最佳BP神经网络结构,并在相同网络结构及期望误差等条件下,构建BP神经网络河道流量水位预测模型。结果表明:BP神经网络用于河道流量水位预测是合理可行和有效的,预测准确度可达到92.3%,可为水文预测预报提供新的途径和方法。且BP神经网络模型具有计算简便逼近能力强收敛速度快,能有效避免局部极值等特点,有着广阔的应用前景。 相似文献
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针对传统BP神经网络模型存在收敛精度不高,引入小波函数对传统BP神经网络模型节点计算方法进行改进,并将改进的BP神经网络模型用于大洋河水文模拟研究中。研究结果表明:改进的BP神经网络模型可改变传统神经网络模型的收敛精度,在大洋河流域洪水尺度水文模拟中,相比于传统BP神经网络模型,模拟精度得到明显提高。 相似文献
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针对需水量预测具有受诸多因素影响的复杂、高维和非线性等特性,本文基于RBF与GRNN神经网络算法原理,构建RBF与GRNN神经网络需水预测模型,将模型应用于城市需水预测中,并与基本BP神经网络模型以及灰色GM(1,1)需水预测模型的拟合、预测结果进行了对比分析.结果表明:①RBF与GRNN神经网络模型有着较高的拟合、预测精度,平均相对误差均在5%以内,表明研究建立的RBF与GRNN神经网络模型应用于需水预测是合理可行的,模型泛化能力强,预测精度高,算法稳定,与基本BP网络算法相比,RBF与GRNN网络模型还具有收敛速度快、调整参数少和不易陷入局部极小值等优点,可以更快地预测网络,有着良好的应用前景.②相对而言,RBF与GRNN神经网络模型预测精度要优于基本BP网络和灰色GM(1,1)模型. 相似文献
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中长期径流预测是水资源研究领域的一项重要内容,本文针对汾河上游兰村站的径流量进行预测。建立三层BP神经网络模型,采用Levenberg-Marquardt(LM)法对模型进行训练。结果表明:模拟和预测的结果精度较高,满足精度要求。LM-BP神经网络模型在汾河上游兰村站的径流预测中是可行的,研究结果可为区域水资源规划管理提供科学依据。 相似文献
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根据丰满水库的流域特性,尝试使用BP神经网络模型进行洪水预报。针对随机生成网络权重的盲目性,采用遗传算法进行初始权重优化。通过历史洪水检验,证实此模型在丰满水库的洪水预报中有很高的预报精度和应用价值。 相似文献
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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
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针对水文时间序列的非平稳性特征,以长江三峡宜昌站1904~2003年年平均流量为例,分别建立了小波分析(WA)与BP神经网络和径向基函数神经网络(RBF)耦合的预测模型,探究了两种组合模型的预测效果,并与传统的单一人工神经网络模型对比;并采用5种常见的预测性能评价指标分析预测效果。结果表明:组合模型预测成果的精度较单一模型显著提高;组合和单一模型中RBF网络模型均优于BP网络模型;小波径向基函数神经网络组合模型具有较优的预测精度和泛化能力,是提高预测精度的有效方法,在径流预测中具有可行性。 相似文献
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本文结合混沌理论、小波分解与重构,以及径向基函数(RBF)神经网络的优点,提出了一种基于混沌的大坝监测序列小波RBF神经网络预测模型。该模型主要利用小波分析将大坝监测序列分解为趋势项和细节时间序列,并利用RBF神经网络和基于RBF神经网络的混沌理论对两种时间序列进行预测,最后通过小波重构得到预测值。实例分析表明,本模型能够克服监测序列中的噪声干扰,反映大坝监测序列的多尺度特性,对监测数据的预测精度较高,可应用于实际工程。 相似文献