為了提高降雨徑流的預測精度,提出一種基于泛函網(wǎng)絡(luò)與集對分析（FN—SPA）的預測模型。該模型采用集對分析對網(wǎng)絡(luò)訓練樣本進行優(yōu)化,然后使用泛函網(wǎng)絡(luò)進行預測。計算機仿真結(jié)果表明,與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相比較,該模型的預測精度更高。 

【文章來源】：皖西學院學報. 2020,36(05)

【文章頁數(shù)】：4 頁

【文章目錄】：
1 FN—SPA模型理論
    1.1 泛函網(wǎng)絡(luò)簡介
    1.2 泛函網(wǎng)絡(luò)學習算法
    1.3 集對分析
    1.4 FN—SPA模型原理
2 FN—SPA模型算法
3 計算機仿真
4 結(jié)語


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于彈性梯度下降算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)降雨徑流預報模型[J]. 金保明,盧光毅,王偉,杜倫閱.  山東大學學報(工學版). 2020(03)
[2]基于長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的降雨徑流模擬及預報[J]. 殷兆凱,廖衛(wèi)紅,王若佳,雷曉輝.  南水北調(diào)與水利科技. 2019(06)
[3]降雨徑流預報瞬時單位線推求分析[J]. 羅萍萍.  黑龍江水利科技. 2016(07)
[4]集對分析及其初步應(yīng)用[J]. 趙克勤.  大自然探索. 1994(01)



本文編號：3205809