基于BP神经网络的灰色自记忆径流预测模型 Grey self-memory model based on BP neural network for annual runoff prediction.pdfVIP

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2017-12-16 发布于上海
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基于BP神经网络的灰色自记忆径流预测模型 Grey self-memory model based on BP neural network for annual runoff prediction.pdf

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基于BP神经网络的灰色自记忆径流预测模型 Grey self-memory model based on BP neural network for annual runoff prediction

第28卷第1期水力发电学报 V01．28No．1 2009年2月 JOURNALOFHYDROEI正CTRlCENGINEERING Feb．，2009 基于BP神经网络的灰色自记忆径流预测模型张晓伟，沈冰，黄领梅 (西安理工大学西北水资源与环境生态教育部重点实验室，西安710048) 摘要：提高径流预测精度在于对有限径流序列所包含的信息进行充分挖掘。针对灰色、灰色自记忆建模中存在的缺陷，基于组合预测思想，借助BP神经网络方法处理灰色自记忆模型仍存在的误差，建立了基于BP神经网络的灰色自记忆径流预测模型。并应用于新疆和田玉龙喀什河同古孜洛克水文站年径流预测中，结果表明改进后的灰色自记忆模型具有更好的拟合与预报精度，是一种有效的征流预测方法。关键词：水资源；年径流；灰色理论；自记忆原理；神经网络中图分类号：P333．1，TV211．1 文献标识码：A modelbasedonBPneuralnetworkfor Greyself-memory annual runoff prediction ZHANG Xiaowei，SHEN Lingmei Bing，HUANG and at Nonhwest耽衙ResourcesEnvironment (研Labof Ecology，MOEXAUT，Xi’art710048) Abstract：The of the ofrunoff is to theinformation keyproblemimprovingaccuracy predictionsafficientlydig includedinthe series．Forthedefectofthe and account of sample grey greyself-memor)，model，onintegrative BPneuralnetworkisusedtodealwiththeerrorexistedin the model，then prediction，the greyself-memory grey modelbasedonBPneuralnetworkis isshownthatthemodelhasbetter se璩memory developed．It prediction and beusedforannualrunoff accuracymay prediction． words：water network Key resources；annualtheory；8elf-menlory