灰色自记忆神经网络模型在年径流预测中的应用

被引：7

作者：

张晓伟

黄领梅

沈冰

孙新新

刘敏

机构：

[1] 西安理工大学西北水资源与环境生态教育部重点实验室

来源：

西安建筑科技大学学报(自然科学版) | 2006年 / 06期

关键词：

灰色系统; 自记忆模型; 神经网络; 年径流;

D O I：

10.15986/j.1006-7930.2006.06.005

中图分类号：

TV121 [径流];

学科分类号：

摘要：

径流序列是一种非线性、弱相依高度复杂的动力系统,径流预测还处于探索阶段,提高径流预测精度关键在于对有限样本包含的信息进行充分发掘.采用一种理论和方法很难充分挖掘径流序列所包含的信息.基于组合预测思想,应用灰色理论,自记忆性原理与BP神经网络三种理论与建模方法对年径流序列进行挖掘,在此基础上提出年径流预测的灰色自记忆神经网络模型.结果表明,模型能够很好地反映径流的变化规律与极值趋势,具有较好的拟合与预报精度.

引用

页码：761 / 764+770 +770

页数：5

共 8 条

[1] 河流水质模拟的灰色有限差分解 [J].