集合神经网络的洪水预报

发布时间：2017-10-24 21:24

  本文关键词：集合神经网络的洪水预报

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【摘要】：针对防洪减灾的问题,通过将集合预报概念应用于人工神经网络,综合考虑样本和参数等因素的影响,构建集合神经网络模型,以降低单一神经网络模型的不确定性.针对初始值扰动和样本重采样两方面分别产生集合成员,由简单平均和贝叶斯模型加权平均整合预报输出,构建龙泉溪流域预见期为1~3h的集合洪水预报.结果表明,相对于单一神经网络,集合神经网络模型有效地提高预测的精度.从均方根误差上看,集合神经网络模型性能比单一神经网络模型提升了15%~35%.在众多集合策略中,以初始值扰动和简单平均操作最简单,模型预报输出有16%~32%的提升,重采样和贝叶斯模型加权平均的组合效果使预报精度改进了22%~35%.
【作者单位】： 浙江大学建筑工程学院水文与水资源工程研究所;浙江大学建筑工程学院建筑学系;
【关键词】： 洪水预报 人工神经网络(ANN) 贝叶斯模型加权平均(BMA) 集合预报
【基金】：教育部博士点新教师资助项目(J20131413) 浙江省教育厅一般资助项目(N20130036)
【分类号】：TV87;TP183
【正文快照】： 洪水预报是国内外备受关注的议题,也是水利防灾事业发展上的主要趋势之一.近年来,受到全球气候变化的影响,水文极端事件的频率和影响程度呈上升趋势.因此,构建有效的洪水预报模型,具有强烈的紧迫性和必要性.人工神经网络应用于水文相关的研究,如城市用水量、洪水预/警报、河流

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本文编号：1090605