西洞庭湖南咀站月平均流量估算模型对比研究

论文摘要

为探讨广义回归神经网络（GRNN）、BP、小波神经网络（WAVE）在径流预测中的适用性,以西洞庭湖南咀站为例,通过EMD方法对1956—2008年南咀站月平均径流量序列进行分解,结合相关性分析分离出与安乡、南咀站月平均水位、流量等输入因子相关的IMF分量,引入BP、GRNN、WAVE算法建立径流估算模型,重构南咀站月平均流量序列。结果表明:①除IMF2分量能量最高、振幅最大,贡献率73.238%,南咀站月平均径流量其他分量随分量级数增大,振幅减小,能量减小,周期增大,贡献率减小;②南咀站月平均流量分量IMF1—3与安乡、石龟山站水位流量极显著正相关,趋势项与石龟山站月平均水位、安乡站月平均流量极显著负相关,与石龟山站月平均流量显著负相关,其他指标相关性均不显著;③同一模式,GRNN算法均优于BP算法（Factor模式下除相对误差外）、小波神经网络算法（IMF-7模式下除均方根误差外）,同一算法,Factor模式均优于IMF-7模式,IMF-7模式优于IMF-4模式（除GRNN算法外）。

论文目录

1 研究概况

2 数据来源

3 研究方法

3.1 参数设置

3.2 评价方法

4 结果与分析

4.1 水位、流量特征分析

4.2 EMD分解

4.3 相关性分析

4.4 预测比较

5 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 伍佑伦,易放辉,刘晓群,宋雯,吕慧珠,赵文刚

关键词: 月平均流量,神经网络

来源: 人民珠江 2019年06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: 湖南省水利水电科学研究院,湖南省水利厅

基金: 湖南省水利科技项目(XSKJ2018179-33),湘水科技([2017]230-30,[2015]245-01)

分类号: P333.1

页码: 34-40

总页数: 7

文件大小: 449K

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