基于灰色-BP神经网络组合模型的水位预测案例

被引：9

作者：

马辉 ^{[1
]}

孙颍桃 ^{[2
]}

肖艳 ^{[2
]}

张鹏程 ^{[2
]}

机构：

[1] 水利部水文局(水利信息中心)

[2] 河海大学计算机与信息学院

来源：

人民黄河 | 2016年 / 38卷 / 12期

关键词：

灰色模型; BP神经网络模型; 均方误差; 水位预测;

D O I：

暂无

中图分类号：

TV124 []; TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

摘要：

为了提高水位预测的精确度,提出一种将灰色模型和神经网络模型相结合的灰色-BP神经网络预测方法。该方法通过分别计算灰色模型和神经网络模型预测结果的均方误差,按照误差计算权重并重新组合,得到最终的预测结果。研究证明,该方法比灰色模型和神经网络模型预测精度高,预报结果更加接近实测值。

引用

页码：89 / 92

页数：4

共 13 条

[1] 山区中小河流治理成本的BP神经网络估算模型 [J].

喻海涛 ;

秦卫星 ;

兰天 ;

李金山 .

人民黄河, 2016, 38 (04) :34-37

[2] 基于神经网络的节理岩体单轴强度预测 [J].

胡安龙 ;

王孔伟 ;

邓华锋 ;

常德龙 ;

肖志勇 ;

李春波 .

人民黄河, 2016, 38 (03) :108-111

[3] 基于灰色马尔可夫链的兰村泉域地下水位预测 [J].

赵丹 ;

张天菊 ;

臧红飞 .

人民黄河, 2015, 37 (04) :69-72

[4] 气象干旱组合预测模型研究及其应用 [J].

马建琴 ;

毕静静 ;

赵晓慎 .

人民黄河, 2015, 37 (04) :10-13

[5] 基于随机森林和RBF神经网络的长期径流预报 [J].

赵文秀 ;

张晓丽 ;

李国会 .

人民黄河, 2015, 37 (02) :10-12

[6] 变权组合预测模型在地下水水位预测中的应用 [J].

王新民 ;

崔巍 .

吉林大学学报(地球科学版), 2009, 39 (06) :1101-1105

[7] 时序数据预测的灰色神经网络技术 [J].

周志刚 ;

郭科 ;

陈丽红 .

统计与决策, 2007, (01) :128-129

[8] 地下水动态预测模型的回顾与展望 [J].

平建华 ;

李升 ;

钦丽娟 ;

姜纪沂 .

水资源保护, 2006, (04) :11-15

[9] 河北平原区近30年地下水动态及可持续利用对策 [J].

王春泽 ;

张石春 ;

张建平 .

河北水利, 2005, (02) :14-16

[10] 灰色系统理论的产生与发展 [J].

刘思峰 .

南京航空航天大学学报, 2004, (02) :267-272

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