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基于集合Kalman滤波的中长期径流预报 被引量:1
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作者 刘源 纪昌明 +4 位作者 马皓宇 王弋 张验科 马秋梅 杨涵 《水资源保护》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期93-99,共7页
为降低中长期径流预报的不确定性,增加水电站水库的发电效益,针对现有方法侧重于提高单一预报模型确定性预报结果的准确性以降低径流预报不确定性的问题,提出一种基于集合Kalman滤波的入库径流确定性预报方法。以旬为预见期的锦西水库... 为降低中长期径流预报的不确定性,增加水电站水库的发电效益,针对现有方法侧重于提高单一预报模型确定性预报结果的准确性以降低径流预报不确定性的问题,提出一种基于集合Kalman滤波的入库径流确定性预报方法。以旬为预见期的锦西水库实例验证结果表明:相比传统的单一预报模型和传统的信息融合预报模型,基于集合Kalman滤波的中长期径流预报可使RMSE降低4.78 m^(3)/s,合格率可提高0.56%,且更有效地降低了汛期预报的不确定性,得到了更加准确、可靠的确定性径流预报结果,可为开展流域梯级水电站优化调度提供技术支持。 展开更多
关键词 中长期径流预报 数据融合 集合KALMAN滤波 锦西水库
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基于GRU-CNN双网络输出构建BP模型的径流预测方法 被引量:2
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作者 张玥 姜中清 +2 位作者 周伊 周静姝 王宇露 《水力发电》 CAS 2024年第6期17-22,共6页
提高径流预测精度是避免洪水灾害发生的重要手段,由于预测阶段并无已知有效样本,给预测工作带来难度,因此,提出以双网络输出为预测阶段提供数据参考,结合训练阶段双网络输出与真实值之间的关系,对预测阶段采用二次多变量建模实现径流预... 提高径流预测精度是避免洪水灾害发生的重要手段,由于预测阶段并无已知有效样本,给预测工作带来难度,因此,提出以双网络输出为预测阶段提供数据参考,结合训练阶段双网络输出与真实值之间的关系,对预测阶段采用二次多变量建模实现径流预测。首先,构建GRU和CNN深度学习网络,同步输出2条径流预测序列;其次,在已知时段内,构建2条预测结果与实测值之间的多变量BP模型;最后,基于双网络输出预测值,通过确定的BP模型输出径流预测结果。经测试,该方法给预测时段提供了可靠的先验样本,高效学习了网络输出与真实值之间关系,预测精度显著提升。 展开更多
关键词 洪水预报 径流预测 双网络输出 GRU CNN BP神经网络
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基于可解释机器学习的黄河源区径流分期组合预报
3
作者 黄强 尚嘉楠 +6 位作者 方伟 杨程 刘登峰 明波 沈延青 祁善胜 程龙 《人民黄河》 CAS 北大核心 2024年第9期50-59,共10页
黄河源区是黄河流域重要的产流区和我国重要的清洁能源基地,提高黄河源区径流预报准确率可为流域水资源科学调配和水风光清洁能源高效利用提供重要支撑。以黄河源区唐乃亥和玛曲水文站为研究对象,基于不同月份径流组分的差异,考虑积雪... 黄河源区是黄河流域重要的产流区和我国重要的清洁能源基地,提高黄河源区径流预报准确率可为流域水资源科学调配和水风光清洁能源高效利用提供重要支撑。以黄河源区唐乃亥和玛曲水文站为研究对象,基于不同月份径流组分的差异,考虑积雪覆盖率及融雪水当量变化,构建了中长期径流分期组合机器学习预报模型及其可解释性分析框架。研究结果表明:1)年内的径流预报时段可划分为融雪影响期(3—6月)和非融雪主导(以降雨和地下水补给为主)期(7月—次年2月);2)与传统不分期模型相比,唐乃亥站和玛曲站分期组合预报模型的纳什效率系数分别达0.897、0.835,确定系数(R2)分别达0.897、0.839,均方根误差分别降低了10%、17%,提高了径流预报准确率,通过分位数映射校正,唐乃亥站和玛曲站预报模型的R2分别进一步提升至0.926和0.850;3)基于SHAP机器学习可解释性分析框架,辨识了预报因子对径流预报结果的贡献程度,由高到低依次为降水、前一个月流量、蒸发、气温、相对湿度、融雪水当量等,发现了不同预报因子之间交互作用散点分布具有拖尾式或阶跃式的特征。 展开更多
关键词 中长期径流预报 分期组合 机器学习 可解释性 黄河源区
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珠江流域枯季中长期水文预报方法探讨
4
作者 钱燕 蓝羽栖 《中国防汛抗旱》 2024年第11期17-22,共6页
中长期水文预报是开展水量调度工作的重要环节之一。目前珠江流域枯季中长期水文预报的主要方法有6种,分别为历史演变法、均生函数法、周期均值迭加法、马尔科夫预测模型、多元逐步回归和随机森林模型。对珠江流域过去所有中长期水文预... 中长期水文预报是开展水量调度工作的重要环节之一。目前珠江流域枯季中长期水文预报的主要方法有6种,分别为历史演变法、均生函数法、周期均值迭加法、马尔科夫预测模型、多元逐步回归和随机森林模型。对珠江流域过去所有中长期水文预报方法进行归纳总结,介绍其基本概念及模型原理,结合实际对各种方法作进一步的讨论分析,以期提高中长期水文预报的精度。 展开更多
关键词 珠江流域 中长期水文预报 预报方法
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耦合深度学习的水丰水库入库径流中长期预测方法研究
5
作者 崔杰连 常亮 +3 位作者 赵敏 孟宪明 孙皓晨 董前进 《中国农村水利水电》 北大核心 2024年第8期73-80,共8页
少资料地区径流中长期预测关系发电厂中长期发电量的多寡,也对电厂短期经济运行有较强的指导作用。鸭绿江流域是东北地区重要的清洁能源基地,由于朝鲜控制了鸭绿江流域超过一半的面积,但其径流数据难以与中方共享,给鸭绿江流域径流中长... 少资料地区径流中长期预测关系发电厂中长期发电量的多寡,也对电厂短期经济运行有较强的指导作用。鸭绿江流域是东北地区重要的清洁能源基地,由于朝鲜控制了鸭绿江流域超过一半的面积,但其径流数据难以与中方共享,给鸭绿江流域径流中长期预测带来一定的阻碍。以鸭绿江流域水丰水库入库径流为研究对象,分别采用相空间重构模型(局域法、全局法)、LSTM模型、小波分析-LSTM模型、耦合相空间重构(局域法、全局法)和小波分析模型共6个模型方法对水丰水库旬、月及年尺度入库径流进行中长期径流预报工作,以平均绝对误差、平均绝对百分比误差与合格率对上述6个模型的预测结果进行精度评比。结果表明,年径流预报采用耦合相空间重构(全局法)和小波分析模型;月尺度径流预报中,1月预见期1-5月采用耦合相空间重构(局域法)和小波分析模型以及小波分析-LSTM模型效果较好,而6-12月耦合相空间重构(全局法)和小波分析模型具有明显优势;1年预见期中,小波分析-LSTM模型效果较好。旬尺度径流预测,1旬预见期采用小波分析-LSTM模型效果较好,3旬预见期采用小波分析-LSTM模型或耦合相空间重构(全局法)和小波分析模型,1年预见期中耦合相空间重构(全局法)和小波分析模型有明显优势。研究将为水丰水库及下游发电厂制定中长期调度计划提供支持。 展开更多
关键词 中长期径流预报 相空间重构 小波分析 小波分析-LSTM模型 鸭绿江流域
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两河口水库中长期入库径流概率预报研究
6
作者 刘治理 刘源 +1 位作者 夏远洋 陈平 《中国农村水利水电》 北大核心 2024年第12期27-34,共8页
针对确定性径流预报不能提供径流预报不确定性度量,难以充分发挥预报价值的问题,提出基于Vine copu⁃la函数的贝叶斯转移预报(Vine Copula based Bayesian Transition Forecast,VCBTF)模型,对确定性径流预报结果进行后处理得到概率预报... 针对确定性径流预报不能提供径流预报不确定性度量,难以充分发挥预报价值的问题,提出基于Vine copu⁃la函数的贝叶斯转移预报(Vine Copula based Bayesian Transition Forecast,VCBTF)模型,对确定性径流预报结果进行后处理得到概率预报结果。首先,通过多种水文预报经验模型获得入库径流预报的集合结果;其次,采用集合Kalman滤波技术将入库径流预报的集合结果融合为后验预报结果;最后,采用VCBTF方法对融合预报结果进行后处理以量化径流预报的不确定性并得到入库径流的概率预报结果。以雅砻江流域具有多年调节能力的两河口水库为研究对象开展中长期入库径流概率预报研究,考虑以月为预见期,研究结果表明:①VCBTF模型在均方根误差、平均绝对误差和纳什效率系数评价指标上均优于确定性径流预报模型,且至少增加2.7%的预报合格率;②VCBTF模型的连续概率排位分数指标的平均值为104.54 m^(3)/s优于GPR模型的106.92 m^(3)/s,VCBTF模型的α-index指标均高于0.89且优于GPR模型的相应结果,表明基于VCBTF模型的概率预报结果具有更高的可靠性;③VCBTF模型的单位平均相对区间宽度所包含的实测点据比例指标的平均值为2.2优于GPR模型的1.87,表明VCBTF模型的概率预报结果具有更高的集中度。因此VCBTF模型可以更有效降低径流预报的不确定性,能够提供更可靠的预报区间信息,可为开展流域梯级水库优化调度提供有力的技术支持。 展开更多
关键词 中长期径流预报 预报不确定性 Vine Copula 概率预报 两河口水库
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基于差分序列多尺度深度学习的径流量预测方法
7
作者 张少卿 陈义浦 +2 位作者 王世辉 沈昊 刘雨 《水力发电》 CAS 2024年第4期19-25,共7页
精准的径流量预报是预防洪水事故的主要依据。由于径流量数据具有很强的非稳定性,径流信息难以通过单一方法充分挖掘,易导致预测精度较低,提出了基于差分序列多尺度深度学习的径流量预测方法。首先,计算径流量一阶差分序列,为模型建立... 精准的径流量预报是预防洪水事故的主要依据。由于径流量数据具有很强的非稳定性,径流信息难以通过单一方法充分挖掘,易导致预测精度较低,提出了基于差分序列多尺度深度学习的径流量预测方法。首先,计算径流量一阶差分序列,为模型建立提供建模样本;其次,针对差分序列波动性,采用变分模态分解(VMD)方法对其进行变换,对变换后得到的差分序列分量采用多尺度LSTM方法对其进行估计;最后,结合原始径流量尾部数据和差分序列预测结果得到径流量预测值。结果表明,基于差分序列建模方法能够实现误差自适应校正,同时多尺度深度学习方法解决了数据波动特性,整体预测性能优越。 展开更多
关键词 径流量预测 差分序列 LSTM 多尺度 变分模态分解(VMD) 深度学习
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基于多元回归分析的大伙房水库径流中长期预报 被引量:20
8
作者 王琪 张亭亭 +2 位作者 游海林 常静 曹永强 《水力发电》 北大核心 2014年第5期17-20,共4页
以大伙房水库1956年~2000年10项年径流影响指标的统计数据为资料,基于主成分分析和Logtic方程多元回归方法,建立了大伙房水库径流中长期预报模型,并以2001年。200争年实测径流资料进行外推预报检验。研究结果表明,模型具有较高的拟... 以大伙房水库1956年~2000年10项年径流影响指标的统计数据为资料,基于主成分分析和Logtic方程多元回归方法,建立了大伙房水库径流中长期预报模型,并以2001年。200争年实测径流资料进行外推预报检验。研究结果表明,模型具有较高的拟合精度,预报效果较好,可以用来初步预测大伙房水库2000年之后的径流量,从而为水资源规划与管理部门指导实际生产提供参考依据。 展开更多
关键词 径流中长期预报 多元回归分析 主成分分析 LOGISTIC方程 大伙房水库
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基于物理统计方法的丹江口水库月入库径流预报 被引量:13
9
作者 冯小冲 王银堂 +1 位作者 刘勇 胡庆芳 《河海大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2011年第3期242-247,共6页
根据丹江口水库逐月入库径流与前一年逐月平均北太平洋海温场、100 hPa和500 hPa高度场以及74项环流特征量的相关关系,从中挑选出若干相关性较高的稳定气象因子作为关键影响因子,利用逐步回归方法建立逐月入库径流预报模型.基于所建立... 根据丹江口水库逐月入库径流与前一年逐月平均北太平洋海温场、100 hPa和500 hPa高度场以及74项环流特征量的相关关系,从中挑选出若干相关性较高的稳定气象因子作为关键影响因子,利用逐步回归方法建立逐月入库径流预报模型.基于所建立的模型,对丹江口水库1957—2000年逐月入库径流量进行模拟,并对2001—2006年逐月入库径流量进行预报.结果表明,分析得到的关键预报因子具有较好的稳定性,径流预报精度较高,平均预报合格率达到84.7%,可为丹江口水库水资源调度提供依据. 展开更多
关键词 月径流量 径流预报 气象因子 逐步回归法 丹江口水库
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基于主成分分析的三种中长期预报模型在柘溪水库的应用 被引量:11
10
作者 李薇 周建中 +2 位作者 叶磊 卢韦伟 姚翔宇 《水力发电》 北大核心 2016年第9期17-21,共5页
基于柘溪断面历史旬径流资料,选择1980年-2012年共33a的降雨和流量数据经主成分分析处理后,分别作为多元线性回归模型、BP神经网络模型、Elman神经网络模型的训练样本,对模型参数进行训练;然后对样本进行模拟预报,统计模拟绝对误... 基于柘溪断面历史旬径流资料,选择1980年-2012年共33a的降雨和流量数据经主成分分析处理后,分别作为多元线性回归模型、BP神经网络模型、Elman神经网络模型的训练样本,对模型参数进行训练;然后对样本进行模拟预报,统计模拟绝对误差和相对误差,同时预报柘溪断面2013年、2014年和2015年的年、汛期、季节和月尺度的流量,预报结果可精确到旬尺度,对比分析三种模型各时间尺度的预报结果,最终确定各模型在柘溪流域中长期水文预报过程中的作用。 展开更多
关键词 多元线性回归 BP神经网络 ELMAN神经网络 中长期径流预报 主成分分析 柘溪水库
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基于WA-GRNN模型的年径流预测 被引量:20
11
作者 覃光华 宋克超 +1 位作者 周泽江 何清燕 《四川大学学报(工程科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期39-46,共8页
针对传统的中长期水文预测方法由于缺乏对水文要素本身内部结构和变化特性的描述,往往导致建模过程中确定模型结构、参数等存在盲目性,而以往常用预测模型收敛速度较慢、模型结构及参数优化复杂等问题,将小波分析(WA)和GRNN神经网络联... 针对传统的中长期水文预测方法由于缺乏对水文要素本身内部结构和变化特性的描述,往往导致建模过程中确定模型结构、参数等存在盲目性,而以往常用预测模型收敛速度较慢、模型结构及参数优化复杂等问题,将小波分析(WA)和GRNN神经网络联合使用,建立了中长期水文预测模型:即先应用WA揭示水文序列内部结构及变化特性,从而将原序列分为确定性成分和随机成分两部分,然后利用GRNN神经网络对确定性成分和随机成分分别进行模拟预测,最后将两部分结果叠加作为最终预测值。将该模型用于沱江中上游三皇庙水文站年径流的预测,并与传统方法进行对比。结果显示该模型预测效果较传统方法更好,能有效地揭示序列的时频结构和变化特性,对于生产应用具有较强的实际意义。 展开更多
关键词 GRNN神经网络 小波分析 年径流 中长期预测 水文时间序列
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基于贝叶斯正则化神经网络的径流长期预报 被引量:12
12
作者 李红霞 许士国 范垂仁 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第z1期174-177,共4页
针对神经网络用于径流长期预报时,网络结构过于复杂而易出现过拟合的问题,采用主成分分析和贝叶斯正则化神经网络对预报模型进行改进.首先利用主成分分析对输入因子进行降维和优化,然后通过贝叶斯正则化对网络权值的限制来简化网络结构... 针对神经网络用于径流长期预报时,网络结构过于复杂而易出现过拟合的问题,采用主成分分析和贝叶斯正则化神经网络对预报模型进行改进.首先利用主成分分析对输入因子进行降维和优化,然后通过贝叶斯正则化对网络权值的限制来简化网络结构,从而有效地抑制过拟合.对嫩江流域江桥站年平均径流的仿真结果表明,贝叶斯正则化神经网络结合主成分分析的预报方法,可以显著地提高泛化能力和预报精度,而且网络收敛也比较稳定. 展开更多
关键词 径流长期预报 神经网络 泛化性能 主成分分析 贝叶斯正则化
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支持向量机在径流预报中的应用探讨 被引量:25
13
作者 卢敏 张展羽 冯宝平 《人民长江》 北大核心 2005年第8期38-39,47,共3页
径流的形成是一个涉及到水文、气象及力学等复杂的过程,中间包含降水、蒸发、产流、汇流等复杂过程,还受到地形、地貌、流域下垫面和人类活动等因素影响,其变化非常复杂,作为一种新的机器学习算法,支持向量机在样本有限的情况下,采用结... 径流的形成是一个涉及到水文、气象及力学等复杂的过程,中间包含降水、蒸发、产流、汇流等复杂过程,还受到地形、地貌、流域下垫面和人类活动等因素影响,其变化非常复杂,作为一种新的机器学习算法,支持向量机在样本有限的情况下,采用结构风险最小化准则,把学习问题转化为一个二次规划问题,从而得到唯一的全局最优解。尝试将最小二乘支持向量机技术用于径流预测,并与BP神经网络方法的预测结果进行了对比,证明SVM方法预测径流量精度要优于BP神经网络方法。 展开更多
关键词 支持向量机(SVM) 最小二乘支持向量机 神经网络 径流 预测 回归分析
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基于SpringBoot框架的中长期水文预报系统设计与开发 被引量:15
14
作者 邵健伟 梁忠民 +2 位作者 王军 胡义明 李彬权 《水电能源科学》 北大核心 2020年第4期6-9,5,共5页
鉴于中长期水文预报能有效为宏观防洪形势分析和水资源管理提供科学依据,提出了Java环境下基于SpringBoot框架开发的中长期水文预报系统。该系统集成了包含随机森林、支持向量机、小波分析、贝叶斯模型平均等多种模型方法的Python模型... 鉴于中长期水文预报能有效为宏观防洪形势分析和水资源管理提供科学依据,提出了Java环境下基于SpringBoot框架开发的中长期水文预报系统。该系统集成了包含随机森林、支持向量机、小波分析、贝叶斯模型平均等多种模型方法的Python模型库以提高开发效率;采用了基于RabbitMQ技术的异种语言调用与基于RESTful技术的轻量级接口设计以降低系统响应时间。并搭建了全国主要江河流域共10个断面的中长期水文预报系统作为示例进行分析,实现了中长期水文预报业务化运行,可为同类系统开发提供参考示范。 展开更多
关键词 中长期水文预报 SpringBoot框架 Python模型库 业务化运行
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基于气象因子的中长期水文预报方法研究 被引量:25
15
作者 张利平 王德智 +1 位作者 夏军 牛存稳 《水电能源科学》 2003年第3期4-6,共3页
气象因子与径流序列在物理成因上有着比较密切的关系。基于此,对气象因子与径流的关联性进行空间上的变异分析。先对气象因子进行R型主成分分析,然后选择出影响径流量的主因子,计算因子得分,通过聚类分析进行径流量的定性预报。实践证明... 气象因子与径流序列在物理成因上有着比较密切的关系。基于此,对气象因子与径流的关联性进行空间上的变异分析。先对气象因子进行R型主成分分析,然后选择出影响径流量的主因子,计算因子得分,通过聚类分析进行径流量的定性预报。实践证明,此种方法有很好的可靠性,值得应用和推广。 展开更多
关键词 中长期水文预报 气象因子 径流序列 主成分
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径流中长期预报的人工神经网络模型的建立与应用 被引量:14
16
作者 许永功 李书琴 裴金萍 《干旱地区农业研究》 CSCD 北大核心 2001年第3期104-108,共5页
以新疆伊犁河的雅马渡站 2 3年实测数据为资料 ,利用人工神经网络理论和技术 ,建立了基于人工神经网络的径流中长期预报模型 ,经过检验 ,该模型预报结果精度高 ,模型可靠 。
关键词 径流预报 BP网络 人工神经网络 中长期预报 预报模型
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三峡水库中长期径流预报方法研究 被引量:8
17
作者 李克飞 纪昌明 +1 位作者 张验科 赵璧奎 《水电能源科学》 北大核心 2013年第1期8-11,共4页
中长期径流预报是充分利用水资源、发挥电站经济效益的有力手段。以三峡水库为研究对象,分别采用周期外延叠加技术、人工神经网络模型、投影寻踪自回归模型和支持向量机回归模型对三峡水库逐月入库径流进行预报。从不同侧面比较分析了... 中长期径流预报是充分利用水资源、发挥电站经济效益的有力手段。以三峡水库为研究对象,分别采用周期外延叠加技术、人工神经网络模型、投影寻踪自回归模型和支持向量机回归模型对三峡水库逐月入库径流进行预报。从不同侧面比较分析了这四种方法优劣,并总结各预报模型计算结果的特征及规律,为三峡水库寻求径流预报规律和制定未来中长期调度计划提供了技术支持。 展开更多
关键词 中长期径流预报 周期分析 神经网络 投影寻踪 支持向量机 三峡水库
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基于支持向量机的水电站中长期径流组合预报 被引量:11
18
作者 李继伟 纪昌明 +1 位作者 张新明 石萍 《水电能源科学》 北大核心 2013年第11期13-16,共4页
中长期径流预报是充分利用水资源、实现水电站优化运行的重要环节。以金沙江中游龙盘电站为研究对象,分别采用自回归滑动平均模型、最近邻抽样回归模型、BP神经网络建立了该水电站月径流预报模型,在分析三种模型预报结果具有一定互补性... 中长期径流预报是充分利用水资源、实现水电站优化运行的重要环节。以金沙江中游龙盘电站为研究对象,分别采用自回归滑动平均模型、最近邻抽样回归模型、BP神经网络建立了该水电站月径流预报模型,在分析三种模型预报结果具有一定互补性的基础上进一步建立了支持向量机分月组合预报模型。统计结果表明,与单一预报模型相比,该组合预报模型具有更高的精度和稳定性,为寻求水电站径流预报规律和制定中长期调度计划提供了技术支持。 展开更多
关键词 支持向量机 水电站 径流预报 组合预报
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基于多层神经元网络的随机自适应径流预报模型 被引量:15
19
作者 尚金成 刘鑫卿 +2 位作者 张勇传 刘育琪 杜江 《水电能源科学》 北大核心 1995年第1期52-56,共5页
针对水文系统的非线性特性,提出了一种基于多层神经元网络的自适应径流预报模型,并对其预报机理进行了分析.该预报模型由两个同构的多层神经元网络──训练网络和预报网络实现,实例验证了本文方法的有效性.从而为解决水文系统的径... 针对水文系统的非线性特性,提出了一种基于多层神经元网络的自适应径流预报模型,并对其预报机理进行了分析.该预报模型由两个同构的多层神经元网络──训练网络和预报网络实现,实例验证了本文方法的有效性.从而为解决水文系统的径流预报提供了一条可行的途径. 展开更多
关键词 多层神经元网络 水文系统 径流 预报模型
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基于加权秩次集对分析法的年径流预报模型 被引量:18
20
作者 王延亭 王建群 张玉杰 《水电能源科学》 北大核心 2012年第3期17-19,67,共4页
针对秩次集对分析方法在年径流预报中存在的问题,对其历史集合中的各元素所在位置与后续值的位置之间的间隔赋予了不同的影响权重,构建了年径流加权秩次集对分析预报模型,给出了模型在年径流预报应用中的步骤,利用黑河干流莺落峡站1945... 针对秩次集对分析方法在年径流预报中存在的问题,对其历史集合中的各元素所在位置与后续值的位置之间的间隔赋予了不同的影响权重,构建了年径流加权秩次集对分析预报模型,给出了模型在年径流预报应用中的步骤,利用黑河干流莺落峡站1945~2009年的实测径流资料检验了该模型的有效性,并与秩次集对预报模型、ARIMA预测模型及BP预测模型的预测结果进行了比较。结果表明,加权秩次集对预报模型的平均误差为12.29%、合格率为100%,本文对秩次集对预报模型的改进有效、可行。 展开更多
关键词 年径流 水文预报 集对分析 加权 预报模型
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