發(fā)布時(shí)間：2018-01-18 13:23

  本文關(guān)鍵詞：基于小波廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)耦合模型的月徑流預(yù)測　出處：《水力發(fā)電學(xué)報(bào)》2016年05期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：針對中長期水文預(yù)報(bào)方法預(yù)測結(jié)果精度低的問題,將離散小波變換(DWT)與廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GRNN)耦合,建立了月徑流預(yù)測模型。通過DWT處理將原始月徑流序列分解重構(gòu)為確定性成分和隨機(jī)性成分兩個(gè)分量,對兩個(gè)分量的GRNN模型預(yù)測結(jié)果疊加作為預(yù)測值的方法稱為WGRNN1模型。將WGRNN1模型與剔除隨機(jī)序列的GRNN模型(WGRNN2)和不進(jìn)行離散小波變換的GRNN模型結(jié)果進(jìn)行對比,采用平均絕對誤差(MAE)、確定性系數(shù)(DC)和相關(guān)系數(shù)(R)為模型評價(jià)指標(biāo)。將模型應(yīng)用于黑河干流鶯落峽站的月徑流預(yù)測,結(jié)果表明:模型WGRNN2的評價(jià)指標(biāo)優(yōu)于WGRNN1,且這兩個(gè)模型預(yù)測效果都優(yōu)于GRNN模型。說明與離散小波變換的耦合可以提高GRNN模型對月徑流的預(yù)測精度,同時(shí)剔除隨機(jī)成分的小波廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有更好的預(yù)測效果,可應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)。
[Abstract]:In order to solve the problem of low accuracy of the prediction results of the medium and long term hydrological forecasting methods, the discrete wavelet transform (DWT) and the generalized regression neural network (GRNN) are coupled. The monthly runoff prediction model is established and the original monthly runoff series is decomposed into deterministic components and stochastic components by DWT processing. The method of superimposing the prediction results of two components of GRNN model as the prediction value is called WGRNN1 model. The WGRNN1 model and the GRNN model which excludes random sequences are combined with WGRN2). The results are compared with the results of GRNN model without discrete wavelet transform. The mean absolute error (mae), deterministic coefficient (DC) and correlation coefficient (R) were used as the evaluation index. The model was applied to the monthly runoff prediction of Yingluoxia station in the main stream of Heihe River. The results show that the evaluation index of model WGRNN2 is better than that of WGRNN1. These two models are better than GRNN model, which shows that the coupling with discrete wavelet transform can improve the accuracy of monthly runoff prediction by GRNN model. The wavelet generalized regression neural network model, which excludes the random components, has better prediction effect and can be used in practical production.
【作者單位】： 西北農(nóng)林科技大學(xué)水利與建筑工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(91425302;51279166)
【分類號】：TV121
【正文快照】： 0引言中長期徑流預(yù)測可為流域水資源的規(guī)劃利用和運(yùn)行管理提供依據(jù)。對徑流的準(zhǔn)確模擬和預(yù)測一直是國內(nèi)外水文學(xué)者關(guān)注和研究的重點(diǎn)問題之一,盡管已經(jīng)發(fā)展了很多預(yù)測模型和方法,但由于徑流形成過程受到降水量、下墊面和人類活動等諸多因子的影響,其變化規(guī)律具有復(fù)雜且高度非線

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1441143