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基于小波神经与随机分析的径流预测

2014-10-16分类号:P338.2

【作者】李保琦  周泽江  马妍博  
【部门】中国水利水电科学研究院  广西水利水电勘测设计院  四川大学水利水电学院  
【摘要】【目的】分析水文不确定性因素对径流预测的影响,提高中长期水文预报方法模拟预测结果的精度。【方法】将小波分析(WA)、人工神经网络(ANN)和随机分析联合使用建立径流预测模型,即在小波分析(WA)揭示流量时频特性的基础上,将径流原序列分为高频部分和低频部分,然后利用人工神经网络(ANN)对低频部分进行模拟预测,利用随机分析对高频部分进行分析,最后将各部分结果叠加作为最终预测结果。将所建立的径流预测模型用于渠江二级支流后河的径流预测,并与传统BP人工神经网络方法的预测结果进行对比。【结果】根据《水文情报预报规范》,以预测值的相对误差小于10%为标准,传统BP人工神经网络预测结果合格率为46.67%...
【关键词】径流预测  小波分析  人工神经网络  随机分析
【基金】美国能源基金会“中国可持续能源项目”(G-0610-08581)
【所属期刊栏目】西北农林科技大学学报(自然科学版)
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