基于聚类分析的月径流预测模型研究

论文摘要

本文基于生产实践对高精度中长期径流预报提出的要求,对我国海河流域两大支流之一的滹沱河小觉水文站(岗南水库入库径流控制水文站)径流量进行预测研究。采用聚类分析方法将数据分为汛期(7—10月)和枯水期(11—次年6月),采用灰色关联分析法对汛期和枯水期的气象因子数据(五台山、原平两个气象站共16项气象因子)与径流量值的相关性进行分析,选取相关性强的气象因子作为输入、小觉站径流量值作为输出建立基于聚类分析的小觉站月径流预测模型,有效改善了神经网络对极值拟合差的特点,提高了预测精度。

论文目录

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 周娅,郭萍,杨柳,宋培培

关键词: 人工神经网络,小觉站径流,聚类分析,灰色关联分析

来源: 水利科学与寒区工程 2019年05期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学

专业: 地球物理学,水利水电工程

单位: 贵州省水利水电勘测设计研究院,中国农业大学水利与土木工程学院

分类号: P333.1

页码: 27-32

总页数: 6

文件大小: 1986K

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