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| 基于广义回归神经网络模型的径流预测研究 | |
| 引用本文： | 郝建浩,唐德善,尹〓笋,金〓新.基于广义回归神经网络模型的径流预测研究[J].水电能源科学,2016,34(12):49-52. |
| 作者姓名： | 郝建浩 唐德善 尹〓笋 金〓新 |
| 作者单位： | 1. 河海大学 水利水电学院， 江苏 南京 210098； 2. 雅砻江流域水电开发有限公司， 四川 成都 610051 |
| 摘 要： | 为提高径流预报精度,构建了基于广义回归神经网络模型的径流预测模型并将其应用于浙江丽水小溪流域中,对白岩测站50年月平均径流资料进行模拟研究,并与BP神经网络模拟结果进行对比。结果表明,广义回归神经网络预测精度较BP神经网络模型高,更接近径流监测实测值,平均相对误差为11.06%,且预报结果比较稳定,为径流时间序列模拟提供了一种更优的建模方法。 |
| 关 键 词： | 广义回归神经网络 BP神经网络 径流预测 小溪流域 |
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