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PCA-MLP神经网络模型在黄河宁夏段径流预测中的应用
1
作者
窦淼
侯祥宁
《水利信息化》
2024年第4期49-53,共5页
为提高短时间尺度的月径流量预测效果并简化神经网络模型结构,将主成分分析(PCA)和多层感知器神经网络(MLP)相结合,构建PCA-MLP神经网络模型预测汛期月径流量。模型首先采用主成分分析法确定影响径流量的主要影响因子,再将主要影响因子...
为提高短时间尺度的月径流量预测效果并简化神经网络模型结构,将主成分分析(PCA)和多层感知器神经网络(MLP)相结合,构建PCA-MLP神经网络模型预测汛期月径流量。模型首先采用主成分分析法确定影响径流量的主要影响因子,再将主要影响因子数据输入MLP神经网络模型,预测月径流量数据。将宁夏青铜峡水文站2010—2019年汛期的月径流量和影响因子数据作为训练样本训练神经网络模型,以2020—2022年汛期月径流量和影响因子数据作为检验样本进行对比分析。预测结果表明:目前影响汛期径流量的因素主要是历史径流和气候特征,检验集预测结果确定性系数为0.851,模型可为宁夏汛期月径流量预测提供相应指导。
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关键词
径流预测
PCA-MLP神经网络模型
主成分分析
多层感知器神经网络
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职称材料
题名
PCA-MLP神经网络模型在黄河宁夏段径流预测中的应用
1
作者
窦淼
侯祥宁
机构
黄河水利委员会宁蒙水文水资源局
出处
《水利信息化》
2024年第4期49-53,共5页
文摘
为提高短时间尺度的月径流量预测效果并简化神经网络模型结构,将主成分分析(PCA)和多层感知器神经网络(MLP)相结合,构建PCA-MLP神经网络模型预测汛期月径流量。模型首先采用主成分分析法确定影响径流量的主要影响因子,再将主要影响因子数据输入MLP神经网络模型,预测月径流量数据。将宁夏青铜峡水文站2010—2019年汛期的月径流量和影响因子数据作为训练样本训练神经网络模型,以2020—2022年汛期月径流量和影响因子数据作为检验样本进行对比分析。预测结果表明:目前影响汛期径流量的因素主要是历史径流和气候特征,检验集预测结果确定性系数为0.851,模型可为宁夏汛期月径流量预测提供相应指导。
关键词
径流预测
PCA-MLP神经网络模型
主成分分析
多层感知器神经网络
Keywords
runoff prediction
PCA-MLP neural network model
principal component analysis
multi-layerperceptron neural network
分类号
P332.4 [天文地球—水文科学]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
PCA-MLP神经网络模型在黄河宁夏段径流预测中的应用
窦淼
侯祥宁
《水利信息化》
2024
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