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基于相空間重構和GA-BP網絡的徑流預測
將相空間重構理論與神經網絡以及遺傳算法相結合提出了徑流時間序列預測模型,通過相空間重構將一維徑流時間序列拓展為多維序列,挖掘了更為豐富的信息,反映出系統的非線性特征,有利于神經網絡建模和訓練.研究表明,基于相空間重構理論的遺傳算法和BP神經網絡組合模型可較好地解決徑流預測.以深圳寶安鐵崗水庫月徑流為例,采用小波消噪對數據預處理,利用遺傳算法訓練BP神經網絡,計算結果表明模型具有較高的預測精度.
作 者： 丁勝祥 董增川 王德智 孫愛軍 DING Shengxiang DONG Zengchuan WANG Dezhi SUN Aijun 作者單位： 丁勝祥,董增川,王德智,DING Shengxiang,DONG Zengchuan,WANG Dezhi(河海大學,水文水資源與水利工程科學國家重點實驗室,江蘇,南京,210098)孫愛軍,SUN Aijun(河海大學,水文水資源與水利工程科學國家重點實驗室,江蘇,南京,210098;淮陰師范學院,經濟與管理系,江蘇,淮安,223300)
刊 名： 水電能源科學 ISTIC PKU 英文刊名： WATER RESOURCES AND POWER 年，卷(期)： 2007 25(5) 分類號： P338 關鍵詞： 徑流 相空間重構 神經網絡 遺傳算法 小波消噪【基于相空間重構和GA-BP網絡的徑流預測】相關文章：
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