發(fā)布時(shí)間：2019-06-03 11:29

【摘要】：為提高徑流預(yù)報(bào)精度,構(gòu)建了基于廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的徑流預(yù)測(cè)模型并將其應(yīng)用于浙江麗水小溪流域中,對(duì)白巖測(cè)站50年月平均徑流資料進(jìn)行模擬研究,并與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果表明,廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)精度較BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型高,更接近徑流監(jiān)測(cè)實(shí)測(cè)值,平均相對(duì)誤差為11.06%,且預(yù)報(bào)結(jié)果比較穩(wěn)定,為徑流時(shí)間序列模擬提供了一種更優(yōu)的建模方法。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of runoff forecasting, a runoff prediction model based on the generalized regression neural network model is constructed and applied to the Lishui River Basin of Zhejiang. The average runoff data of the dialogue rock station in the past 50 years is simulated and compared with the simulation results of the BP neural network. The results show that the prediction accuracy of the generalized regression neural network is higher than that of the BP neural network model, the average relative error is 11.06%, the average relative error is 11.06%, and the forecast result is relatively stable, which provides a better modeling method for the runoff time series simulation.
【作者單位】： 河海大學(xué)水利水電學(xué)院;雅礱江流域水電開(kāi)發(fā)有限公司;
【分類號(hào)】：P338

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本文編號(hào)：2491905