基于三种中长期预报模型的集合预报模型在漓江桂林段的应用

基于三种中长期预报模型的集合预报模型在漓江桂林段的应用

论文摘要

基于漓江桂林断面历史长序列旬尺度径流资料,分别采取BP神经网络模型、多元线性回归模型以及ELMAN神经网络模型对样本数据进行训练并模拟,训练模型参数并统计模拟误差。采取上述3种中长期径流预报模型对漓江桂林断面2016年的年、月、旬尺度流量进行预报,并采用加权平均法建立集合预报模型。将集合预报结果与上述3种模型预报结果进行比较并分析,结果表明采用加权平均法的集合预报模型可有效集合各种模型的优势,显著提高了预报精度。

论文目录

  • 1 研究背景
  • 2 研究方法
  •   2.1 BP神经网络模型[6-9]
  •   2.2 多元线性回归模型[10-14]
  •   2.3 Elman神经网络模型[15-17]
  •   2.4 集合预报模型
  •   2.5 预报因子筛选
  •   2.6 资料代表性分析
  • 3 预报结果及分析
  • 4 结论与展望
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 李宏亮

    关键词: 神经网络,多元线性回归,集合预报

    来源: 中国农村水利水电 2019年11期

    年度: 2019

    分类: 农业科技,基础科学,工程科技Ⅱ辑

    专业: 地球物理学,水利水电工程

    单位: 广西壮族自治区水利电力勘测设计研究院

    分类号: P338

    页码: 33-37+44

    总页数: 6

    文件大小: 1031K

    下载量: 105

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