共 9 条
基于主成分分析的三种中长期预报模型在柘溪水库的应用
被引：11
作者：
李薇
[1
,2
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周建中
[1
,2
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叶磊
[1
,2
]
卢韦伟
[1
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]
姚翔宇
[3
]
机构：
[1] 华中科技大学水电与数字化工程学院
[2] 华中科技大学数字流域科学与技术湖北省重点实验室
[3] 中国建筑西北设计研究院有限公司
来源：
基金：
国家自然科学基金重点项目;
关键词：
多元线性回归;
BP神经网络;
Elman神经网络;
中长期径流预报;
主成分分析;
柘溪水库;
D O I：
暂无
中图分类号：
P338 [水文预报];
学科分类号：
摘要：
基于柘溪断面历史旬径流资料,选择1980年2012年共33 a的降雨和流量数据经主成分分析处理后,分别作为多元线性回归模型、BP神经网络模型、Elman神经网络模型的训练样本,对模型参数进行训练;然后对样本进行模拟预报,统计模拟绝对误差和相对误差,同时预报柘溪断面2013年、2014年和2015年的年、汛期、季节和月尺度的流量,预报结果可精确到旬尺度,对比分析三种模型各时间尺度的预报结果,最终确定各模型在柘溪流域中长期水文预报过程中的作用。
引用
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