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| 基于MEA-BPNN-EEMD的水文径流模拟方法研究 | |
| 作者姓名： | 焦国梅 |
| 作者单位： | 甘肃省武威水文水资源勘测局,甘肃武威733000 |
| 摘 要： | 为获得水文径流模拟的标准模型,基于思维进化算法优化(MEA)误差反向神经网络模型(BPNN)模型构建MEA-BPNN模型,并将计算结果与遗传算法优化BPNN模型(GA-BPNN)与BPNN模型进行对比,并将EEMD算法求解的径流分量作为模型输入参数。结果表明:MEA-BPNN模型预测精度最高,同时在5—10月的丰水期模拟精度高于枯水期,在丰水期采用连续滚动预报,而在枯水期采用同期预报的预报方式可保证MEA-BPNN模型最高的精度。 |
| 关 键 词： | 水文径流 思维进化算法 误差反向神经网络模型 EEMD算法 预报方式 |
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