叶尔羌河年径流预测模型研究与应用

叶尔羌河年径流预测模型研究与应用

论文摘要

为提高叶尔羌河中长期径流预测精度,基于小波分析的基础上建立遗传算法优化BP神经网络的耦合模型,对60年叶尔羌河年径流时间序列进行研究。结果表明:耦合模型综合了两者的优势,在保留神经网络优良非线性拟合能力的同时,又融入遗传算法的容错性和全局搜索能力,提高预测径流时的学习速度和泛化能力。在对年径流进行预测时,其预测平均误差为-2.69%,而采用传统单纯的BP神经网络模型预测的平均误差为-10.25%。从预测误差检验以及模型的对比结果可知此模型合理、可行,因此该算法有助于解决叶尔羌河中长期径流预测问题。

论文目录

  • 1 研究区概况及数据来源
  • 2 小波及遗传算法优化BP神经网络模型
  •   2.1 小波分析
  •   2.2 遗传算法优化BP神经网络模型
  • 3 实例分析
  •   3.1 模型模拟
  •   3.2 模型预测
  • 4 结论与讨论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 何兵,高凡,蓝利,覃姗

    关键词: 径流预测,遗传算法,神经网络,叶尔羌河

    来源: 安徽农业科学 2019年03期

    年度: 2019

    分类: 农业科技,基础科学

    专业: 地球物理学

    单位: 新疆农业大学水利与土木工程学院

    基金: 新疆维吾尔自治区自然科学基金项目(2017D01A43)

    分类号: P333.1

    页码: 208-211

    总页数: 4

    文件大小: 933K

    下载量: 142

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