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

发布时间：2017-11-13 12:30

  本文关键词：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

  更多相关文章： 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

【摘要】：基于柘溪断面历史旬径流资料,选择1980年~2012年共33 a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。
【作者单位】： 华中科技大学水电与数字化工程学院;华中科技大学数字流域科学与技术湖北省重点实验室;中国建筑西北设计研究院有限公司;
【基金】：国家自然科学基金重点项目(51239004),国家自然科学基金资助项目(51309105)
【分类号】：P338
【正文快照】： 0引言准确及时的中长期径流预报,对于争取防汛、抗旱的主动权,制订科学的水资源调度方案,确保水利设施的安全并发挥其经济效益具有重要意义。孙冰心[1]采用多元线性回归方法预报年最大流量;吴超羽[2]指出因人工神经网络是以神经元为基本单元,具有良好的非线性映射能力,故在对

【二级参考文献】

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本文编号：1180720