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基于改进GRA-NARX模型的不同预见期泵站水位预测
被引量：
3
1
作者
刘晓伟
哈明虎
+2 位作者
雷晓辉
张召
王超
《南水北调与水利科技（中英文）》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期1134-1144,共11页
基于超参数自动率定的GRA-NARX(grey relation analysis-nonlinear autoregressive model with exogenous inputs)模型是GRA-NARX模型的一种有效改进。以南水北调东线一期工程洪泽泵站为例,使用基于超参数自动率定的GRA-NARX模型,针对1 ...
基于超参数自动率定的GRA-NARX(grey relation analysis-nonlinear autoregressive model with exogenous inputs)模型是GRA-NARX模型的一种有效改进。以南水北调东线一期工程洪泽泵站为例,使用基于超参数自动率定的GRA-NARX模型,针对1 h和2 h时间间隔的输入数据,分别预测3个短预见期(2 h、4 h、6 h)和1个长预见期(12 h)的泵站站前水位,并与GRA-BP(grey relation analysis-back propagation)模型的预测结果进行比较。结果表明:不同预见期(2 h、4 h、6 h、12 h)下,基于超参数自动率定的GRA-NARX模型的相关系数、均方根误差和平均绝对误差等指标均相差不大,预测精度高,且皆优于GRA-BP模型;采用1 h时间间隔的输入数据预测结果优于2 h时间间隔的输入数据结果。研究成果可为不同预见期泵站站前水位预测提供理论参考。
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关键词
超参数自动率定
GRA-NARX神经网络
GRA-BP神经网络
水位预测
不同预见期
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职称材料
题名
基于改进GRA-NARX模型的不同预见期泵站水位预测
被引量：
3
1
作者
刘晓伟
哈明虎
雷晓辉
张召
王超
机构
河北工程大学水利水电学院
河北省智慧水利重点实验室
中国水利水电科学研究院
河北工程大学信息与电气工程学院
出处
《南水北调与水利科技（中英文）》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期1134-1144,共11页
基金
国家自然科学基金项目(52009026)
河北省自然科学基金面上项目(A2020402013)。
文摘
基于超参数自动率定的GRA-NARX(grey relation analysis-nonlinear autoregressive model with exogenous inputs)模型是GRA-NARX模型的一种有效改进。以南水北调东线一期工程洪泽泵站为例,使用基于超参数自动率定的GRA-NARX模型,针对1 h和2 h时间间隔的输入数据,分别预测3个短预见期(2 h、4 h、6 h)和1个长预见期(12 h)的泵站站前水位,并与GRA-BP(grey relation analysis-back propagation)模型的预测结果进行比较。结果表明:不同预见期(2 h、4 h、6 h、12 h)下,基于超参数自动率定的GRA-NARX模型的相关系数、均方根误差和平均绝对误差等指标均相差不大,预测精度高,且皆优于GRA-BP模型;采用1 h时间间隔的输入数据预测结果优于2 h时间间隔的输入数据结果。研究成果可为不同预见期泵站站前水位预测提供理论参考。
关键词
超参数自动率定
GRA-NARX神经网络
GRA-BP神经网络
水位预测
不同预见期
Keywords
hyper-parameter automatic calibration
GRA-NARX neural network
GRA-BP neural network
water level prediction
different forecast period
分类号
TV68 [水利工程—水利水电工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进GRA-NARX模型的不同预见期泵站水位预测
刘晓伟
哈明虎
雷晓辉
张召
王超
《南水北调与水利科技（中英文）》
CAS
CSCD
北大核心
2023
3
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