基于GIS的小波神经网络库区径流预报模型研究

被引：3

作者：

宋海良

宋洋

钟登华

钟炜

机构：

[1] 天津大学建筑工程学院

来源：

水力发电学报 | 2008年 / 01期

基金：

国家杰出青年科学基金;

关键词：

工程管理; 径流预测; 小波神经网络; 模糊C均值聚类; 遗传算法; BP算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算]; P208 [测绘数据库与信息系统];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 070503 ; 081603 ; 0818 ; 081802 ;

摘要：

提出了一种基于GIS与小波神经网络方法相结合构建而成的水库日径流预测模型(GWNNR),通过模糊C均值聚类分析将水库历史径流数据分成4类,并分别建立相应的小波神经网络预测模型,应用遗传算法(Genetic algorithm)和误差反传递(Back-propagation)算法对模型的参数进行优化,对某水库2005年日平均来流进行分类预测,结果表明,该方法具有较好的训练速度和较高的预测精度。

引用

页码：5 / 10

页数：6

共 5 条

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