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- [6] 基于小波分析和支持向量机的风电功率预测.[D].黄俊生.山东大学.2012, 02
- [7] 基于改进粒子群—小波神经网络的预测模型及其应用研究.[D].陈彩霞.华中师范大学.2011, 10
- [8] 基于模糊神经网络的时间序列预测模型.[D].何星星.辽宁师范大学.2008, 09
- [9] 水资源系统多维临界调控的理论与方法.[M].黄强; 畅建霞; 著.中国水利水电出版社.2007,
河川径流预测方法比较研究
被引：8
作者：
王鑫
徐淑琴
李洪涛
机构：
[1] 东北农业大学水利与建筑学院
来源：
关键词：
径流预测;
灰色预测模型;
小波分析法;
小波神经网络;
模糊神经网络;
D O I：
暂无
中图分类号：
P338 [水文预报];
学科分类号：
摘要：
通过实际算例分析比较了灰色预测模型、小波分析法、小波神经网络和模糊神经网络河川径流预测方法,结果表明:灰色预测模型和小波分析法预测结果误差比较大且分布不均匀,小波神经网络和模糊神经网络预测结果明显好于灰色预测模型和小波分析法。
引用
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