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基于时间序列分析的黑河干流年径流预报被引量：5: 1; 作者侯红雨杨丽丰 +1 位作者李福生王莉《人民黄河》 CAS 北大核心 2010年第12期49-50,53,共3页; 采用周期均值叠加法和马尔可夫链法对黑河干流莺落峡断面年径流过程进行了预报分析。结果表明:周期均值叠加法分析出莺落峡断面1945—2007年系列的第1周期约为22 a,和黑河干流年径流的变化规律基本一致;两种方法预报的年径流变化规律基... 展开更多; 关键词周期均值叠加马尔可夫链时间序列年径流预报黑河干流; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于PCA-PSO-SVR的丹江口水库年径流预报研究被引量：9: 2; 作者张岩杨明祥 +3 位作者雷晓辉舒坚牛文生余琅《南水北调与水利科技》 CSCD 北大核心 2018年第5期35-40,共6页; 在年径流预报中,气象因子之间的自相关会对预报精度产生影响。针对这个问题,将主成分分析(PCA)和粒子群优化(PSO)算法加入SVR模型中,建立了PCA-PSO-SVR预报模型,剔除冗余信息和噪声,提取因子间的主要特征,并选择模型的最优参数组合作为... 展开更多; 关键词年径流预报主成分分析粒子群优化算法回归支持向量机丹江口水库; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于PSO-SVR的丹江口年径流预报被引量：4: 3; 作者王迁杨明祥 +3 位作者雷晓辉舒坚孙利民黄雪姝《南水北调与水利科技》 CSCD 北大核心 2018年第3期65-71,共7页; 目前应用于丹江口水库年径流预报的方法主要为物理统计和人工神经网络(ANN)等方法,但这些方法普遍存在预报精度不高和稳定性不强等缺点。选择回归支持向量机(SVR)模型应用于丹江口水库年径流预报,针对惩罚系数C、核参数σ和不敏感损失... 展开更多; 关键词丹江口水库回归支持向量机粒子群优化算法年径流预报预报因子; 在线阅读下载PDF 职称材料

年径流预报的非线性混合回归模型研究被引量：11: 4; 作者武夏宁江燕《中国农村水利水电》北大核心 2010年第11期8-10,14,共4页; 径流中长期预报一直以来都是人们关注的热点研究问题,常用的时间序列法、多元回归分析法等都存在预报精度偏差过大的问题。以年径流作为自回归因子,降水和气温作为多元回归因子,建立了年径流预测的非线性混合回归模型,并利用BP神经网络... 展开更多; 关键词年径流预报多元回归混合回归模型 BP神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

方差分析周期法在乾佑河年径流预报中的应用: 5; 作者陆琪《陕西水利》 2020年第8期48-50,共3页; 运用方差分析周期法对商洛市乾佑河青泥湾站46年年径流数据进行分析,得出3个周期波的分析成果。该成果在预报乾佑河年径流过程中,效果较好,近年来,在制作乾佑河流域长期水情展望工作中,该方法计算成果提供了较为可靠的数据支撑和参考。; 关键词方差分析周期法乾佑河年径流预报; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于组合分析模型的水库年径流预报分析: 6; 作者马娇娇《水利科技与经济》 2025年第4期26-31,共6页; 针对传统水库年径流预报方法结果不准确的问题,研究提出基于组合分析模型的预报方法,融合多种算法优势,实现多维度分析和精准预报。以某水库为例,在SVR模型中融入PSO和PCA算法,建立PSO-PCA-SVR组合分析预报模型,阐述模型应用流程,剔除... 展开更多; 关键词组合模型水库年径流预报训练验证误差率; 在线阅读下载PDF 职称材料

径流中长期预报模糊优选神经网络模型应用研究被引量：3: 7; 作者刘艳丽袁晶瑄周惠成《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期411-416,共6页; 预报因子选择与模型训练精度确定,是模糊优选神经网络模型应用于径流中长期预报时有待研究解决的两个重要问题.应用预报因子集与预报量间的复合非线性相关分析方法选择预报因子(集),克服了通常单因子线性相关分析选择预报因子的不适用性... 展开更多; 关键词模糊优选神经网络年径流预报预报因子选择综合效应系数; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于小波分析的年最大径流预测方法被引量：8: 8; 作者刘晓安《中国农村水利水电》北大核心 2006年第7期10-11,14,共3页; 径流序列可以看成是各种不同成分线性叠加构成的时间序列。利用小波变换良好的局部化时频分析能力，将年最大径流序列进行分解，使其趋势项、周期项和随机项得以分离。各子序列分别代表不同的时间尺度，反映了各种物理因素对径流过程的... 展开更多; 关键词小波分析时间序列分析年最大径流预报; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于时间序列分析的黑河干流年径流预报被引量：5: 1; 作者侯红雨杨丽丰李福生王莉; 机构黄河勘测规划设计有限公司; 出处《人民黄河》 CAS 北大核心 2010年第12期49-50,53,共3页; 文摘采用周期均值叠加法和马尔可夫链法对黑河干流莺落峡断面年径流过程进行了预报分析。结果表明:周期均值叠加法分析出莺落峡断面1945—2007年系列的第1周期约为22 a,和黑河干流年径流的变化规律基本一致;两种方法预报的年径流变化规律基本一致,周期均值叠加法预报精度较高,可基本满足黑河干流水量调度工作的要求。; 关键词周期均值叠加马尔可夫链时间序列年径流预报黑河干流; 分类号 P333 [天文地球—水文科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于PCA-PSO-SVR的丹江口水库年径流预报研究被引量：9: 2; 作者张岩杨明祥雷晓辉舒坚牛文生余琅; 机构南昌航空大学软件学院中国水利水电科学研究院中航工业西安航空计算技术研究所; 出处《南水北调与水利科技》 CSCD 北大核心 2018年第5期35-40,共6页; 基金国家重点研发计划(2016YFC0402201) 国家自然科学基金(51709271) +2 种基金青年人才托举工程(2017QNRC001) 江西省研究生创新专项资金项目(YC2017068)~~; 文摘在年径流预报中,气象因子之间的自相关会对预报精度产生影响。针对这个问题,将主成分分析(PCA)和粒子群优化(PSO)算法加入SVR模型中,建立了PCA-PSO-SVR预报模型,剔除冗余信息和噪声,提取因子间的主要特征,并选择模型的最优参数组合作为回归支持向量机(SVR)模型的输入。选择南水北调中线水源地丹江口水库为研究区,利用丹江口1981-2016年入库资料进行模型检验。结果表明,模型验证期间合格率为83.33%、距平一致率也达到83.33%,具有精度高稳定性强等优点,对丹江口水库年径流预报有一定的参考意义。; 关键词年径流预报主成分分析粒子群优化算法回归支持向量机丹江口水库; Keywords annual runoff forecast principal component analysis particle swarm optimization regression support vector machine Danjiangkou Reservoir; 分类号 P333 [天文地球—水文科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于PSO-SVR的丹江口年径流预报被引量：4: 3; 作者王迁杨明祥雷晓辉舒坚孙利民黄雪姝; 机构南昌航空大学软件学院中国水利水电科学研究院流域水循环模拟与调控国家重点实验室中国科学院信息工程研究所黄河水利委员会信息中心; 出处《南水北调与水利科技》 CSCD 北大核心 2018年第3期65-71,共7页; 基金 "十三五"国家重点研发计划子课题"梯级水库群影响下流域水文循环演变规律研究"(2016YFC0402201-01) 中国水利水电科学研究院基本科研业务费专项项目(WR0145B212017)~~; 文摘目前应用于丹江口水库年径流预报的方法主要为物理统计和人工神经网络(ANN)等方法,但这些方法普遍存在预报精度不高和稳定性不强等缺点。选择回归支持向量机(SVR)模型应用于丹江口水库年径流预报,针对惩罚系数C、核参数σ和不敏感损失系数ε三个参数在实际赋值过程中存在计算量大、难以得到最优值等问题,将粒子群优化算法(PSO)加入到SVR模型中,建立PSO-SVR模型,实现了参数的自动优选。结果表明,PSO-SVR模型较之SVR模型,提高了预报精度;较之ANN模型,稳定性更强,可信度更高。该模型具有较好的应用价值,可为南水北调中线工程调度方案制定提供一定的参考依据。; 关键词丹江口水库回归支持向量机粒子群优化算法年径流预报预报因子; Keywords Danjiangkou Reservoir regression support vector machine particle swarm optimization annual runoff forecast forecast factor; 分类号 TV121 [水利工程—水文学及水资源]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名年径流预报的非线性混合回归模型研究被引量：11: 4; 作者武夏宁江燕; 机构中国水电建设集团国际工程有限公司中国科学院生态环境研究中心城市与区域生态国家重点实验室; 出处《中国农村水利水电》北大核心 2010年第11期8-10,14,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(50809004); 文摘径流中长期预报一直以来都是人们关注的热点研究问题,常用的时间序列法、多元回归分析法等都存在预报精度偏差过大的问题。以年径流作为自回归因子,降水和气温作为多元回归因子,建立了年径流预测的非线性混合回归模型,并利用BP神经网络进行模型求解。戴营水文站的年径流预报结果表明,与自回归模型、多元回归模型、BP网络模型和线性混合回归模型相比较,非线性混合回归模型具有较高的预报精度。; 关键词年径流预报多元回归混合回归模型 BP神经网络; Keywords annual flow forecasting multiple linear regression mix regression model BP neural network; 分类号 P333 [天文地球—水文科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名方差分析周期法在乾佑河年径流预报中的应用: 5; 作者陆琪; 机构陕西省商洛水文局; 出处《陕西水利》 2020年第8期48-50,共3页; 文摘运用方差分析周期法对商洛市乾佑河青泥湾站46年年径流数据进行分析,得出3个周期波的分析成果。该成果在预报乾佑河年径流过程中,效果较好,近年来,在制作乾佑河流域长期水情展望工作中,该方法计算成果提供了较为可靠的数据支撑和参考。; 关键词方差分析周期法乾佑河年径流预报; Keywords ANOVA method Qianyou River annual runoff forecast; 分类号 P338.2 [天文地球—水文科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于组合分析模型的水库年径流预报分析: 6; 作者马娇娇; 机构中水淮河规划设计研究有限公司; 出处《水利科技与经济》 2025年第4期26-31,共6页; 文摘针对传统水库年径流预报方法结果不准确的问题,研究提出基于组合分析模型的预报方法,融合多种算法优势,实现多维度分析和精准预报。以某水库为例,在SVR模型中融入PSO和PCA算法,建立PSO-PCA-SVR组合分析预报模型,阐述模型应用流程,剔除冗余信息和噪声,减少对预报结果准确性不利的因素,确定最优参数组合(C,ε,σ)=(45.320,8.2985,5.5269),并进行水库年径流预报。同时,与其他模型进行对比分析,检验组合分析模型的应用效果。结果表明,组合模型的预报合格率为84.11%,平均相对误差减小至15.74%,组合模型在训练期和验证期均取得良好应用效果,基于组合模型的水库年径流预报结果具有可靠性,对水库安全评估和管理决策有参考意义。研究结果可为水库年径流预报分析提供技术指导,提高预报精度,保障水库安全运行。; 关键词组合模型水库年径流预报训练验证误差率; Keywords combination model reservoir annual runoff forecast training verification error rate; 分类号 TV121 [水利工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名径流中长期预报模糊优选神经网络模型应用研究被引量：3: 7; 作者刘艳丽袁晶瑄周惠成; 机构大连理工大学土木水利学院; 出处《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期411-416,共6页; 基金国家自然科学基金委员会二滩水电开发有限公司雅砻江水电联合研究基金资助项目(50579095); 文摘预报因子选择与模型训练精度确定,是模糊优选神经网络模型应用于径流中长期预报时有待研究解决的两个重要问题.应用预报因子集与预报量间的复合非线性相关分析方法选择预报因子(集),克服了通常单因子线性相关分析选择预报因子的不适用性;通过定义综合效应系数来综合评价模糊优选神经网络模型的拟合能力与外推预报能力,为研究模型的拟合精度高而外推预测精度低的问题提供了一种解决方法.; 关键词模糊优选神经网络年径流预报预报因子选择综合效应系数; Keywords fuzzy optimization neural network annual runoff forecast selection of forecast factors integrative effective coefficient; 分类号 P33 [天文地球—水文科学] TV124 [水利工程—水文学及水资源]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于小波分析的年最大径流预测方法被引量：8: 8; 作者刘晓安; 机构华中科技大学水电与数字化工程学院; 出处《中国农村水利水电》北大核心 2006年第7期10-11,14,共3页; 文摘径流序列可以看成是各种不同成分线性叠加构成的时间序列。利用小波变换良好的局部化时频分析能力，将年最大径流序列进行分解，使其趋势项、周期项和随机项得以分离。各子序列分别代表不同的时间尺度，反映了各种物理因素对径流过程的影响。然后根据各子序列的特性分别建立幂函数、周期函数或ARMA模型并进行预测。最后将各子序列的预测值合成，得到年最大径流序列的预测值。对宜昌站1991-2002年最大径流量的预测结果表明，该方法是切实可行的。并指出小波包变换在分析中、高频信息方面优于小波变换，有助于进一步提高预测的精度。; 关键词小波分析时间序列分析年最大径流预报; Keywords wavelet time series analysis annual maximum runoff forecast; 分类号 P333.1 [天文地球—水文科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于时间序列分析的黑河干流年径流预报	侯红雨杨丽丰李福生王莉	《人民黄河》 CAS 北大核心	2010	5	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于PCA-PSO-SVR的丹江口水库年径流预报研究	张岩杨明祥雷晓辉舒坚牛文生余琅	《南水北调与水利科技》 CSCD 北大核心	2018	9	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于PSO-SVR的丹江口年径流预报	王迁杨明祥雷晓辉舒坚孙利民黄雪姝	《南水北调与水利科技》 CSCD 北大核心	2018	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	年径流预报的非线性混合回归模型研究	武夏宁江燕	《中国农村水利水电》北大核心	2010	11	在线阅读下载PDF 职称材料
5	方差分析周期法在乾佑河年径流预报中的应用	陆琪	《陕西水利》	2020	0	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于组合分析模型的水库年径流预报分析	马娇娇	《水利科技与经济》	2025		在线阅读下载PDF 职称材料
7	径流中长期预报模糊优选神经网络模型应用研究	刘艳丽袁晶瑄周惠成	《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2008	3	在线阅读下载PDF 职称材料
8	基于小波分析的年最大径流预测方法	刘晓安	《中国农村水利水电》北大核心	2006	8	在线阅读下载PDF 职称材料