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长江源高寒区域河川径流预测方法及其对比分析
被引量：
10
1
作者
梁川
潘妮
《南水北调与水利科技》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第1期35-39,共5页
为了更好地预测长江源高寒区域水文循环尤其是径流过程的变化规律,根据沱沱河站(1961年-2009年)共49年的降水和径流资料,以降水量作为输入向量,径流量作为目标向量,分别采用偏最小二乘回归估计、改进的BP神经网络和RBF神经网络建立了径...
为了更好地预测长江源高寒区域水文循环尤其是径流过程的变化规律,根据沱沱河站(1961年-2009年)共49年的降水和径流资料,以降水量作为输入向量,径流量作为目标向量,分别采用偏最小二乘回归估计、改进的BP神经网络和RBF神经网络建立了径流预测模型,并利用Matlab工具软件编程求解。通过三种计算方法预测结果的分析与对比表明:偏最小二乘回归估计模型的径流预测结果基本合理,但该方法需要降水数据作为已知条件,同时要求降水和径流的相关性较高,对于长江源高寒区域来水复杂的地区不是很合适;改进的BP网络模型因受到神经网络学习和训练的随机性影响,需要相当大的运算量,而且预测精度也不高,如果合理选择RBF神经网络模型的周期和spread值,其径流预测结果的精度相对较高,所以是值得推荐的方法。
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关键词
长江源高寒区域
偏最小二乘回归估计
改进的BP神经网络
RBF神经网络
径流预测
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题名
长江源高寒区域河川径流预测方法及其对比分析
被引量：
10
1
作者
梁川
潘妮
机构
四川大学水利水电学院
出处
《南水北调与水利科技》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第1期35-39,共5页
基金
教育部博士点基金(JS200806100032)
文摘
为了更好地预测长江源高寒区域水文循环尤其是径流过程的变化规律,根据沱沱河站(1961年-2009年)共49年的降水和径流资料,以降水量作为输入向量,径流量作为目标向量,分别采用偏最小二乘回归估计、改进的BP神经网络和RBF神经网络建立了径流预测模型,并利用Matlab工具软件编程求解。通过三种计算方法预测结果的分析与对比表明:偏最小二乘回归估计模型的径流预测结果基本合理,但该方法需要降水数据作为已知条件,同时要求降水和径流的相关性较高,对于长江源高寒区域来水复杂的地区不是很合适;改进的BP网络模型因受到神经网络学习和训练的随机性影响,需要相当大的运算量,而且预测精度也不高,如果合理选择RBF神经网络模型的周期和spread值,其径流预测结果的精度相对较高,所以是值得推荐的方法。
关键词
长江源高寒区域
偏最小二乘回归估计
改进的BP神经网络
RBF神经网络
径流预测
Keywords
source region of the Yangtze River
least-square regression, improved BP neural network： radial basis function neuralnetwork （RBF） ~ runoff prediction
分类号
TV121 [水利工程—水文学及水资源]
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出处
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被引量
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1
长江源高寒区域河川径流预测方法及其对比分析
梁川
潘妮
《南水北调与水利科技》
CAS
CSCD
北大核心
2012
10
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