基于小波分析的NARX神经网络在水位预测中的应用

论文摘要

高精度的水位预测能为防洪决策、水资源管理等提供重要的调度依据,减少洪旱灾害损失。为提高预报精度,提出一种基于小波分析的NARX神经网络模型（DWT-NARX）,综合考虑洪泽湖入湖流量、出湖流量、周边用水、前期水位等因素,对洪泽湖日水位进行预报,并与BP神经网络、NARX神经网络模型进行比较。结果表明,三种模型在短历时预报中均取得了较好的模拟预测效果。当预见期为1或2天时,Nash-Sutcliffe效率系数均大于0.9,合格率大于85%;当预见期超过3d,NARX模型在水位变幅较大的时段预测结果变差,BP模型出现严重的震荡现象,NARX和DWT-NARX模型结果均优于BP神经网络,DWT-NARX在整体上结果最优。研究成果可为洪泽湖的水位预报提供一定的参考价值。

论文目录

• 1 方法原理
•   1.1 NARX神经网络
•   1.2 小波分析
•   1.3 与小波分析耦合的NARX神经网络
•   1.4 评价指标
• 2 应用实例
•   2.1 研究区概况
•   2.2 预报因子、样本选择
•   2.3 模型结构确立
•     2.3.1 BP模型
•     2.3.2 NARX模型
•     2.3.3 DWT-NARX模型
•   2.4 结果分析
• 3 结论与展望

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 刘墨阳,李巧玲,李致家,马亚楠,张汉辰,蒋飞卿,姚玉梅

关键词: 神经网络,小波分析,水文模型,水位预测,洪泽湖

来源: 南水北调与水利科技 2019年05期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学

专业: 地球物理学

单位: 河海大学水文水资源学院,海河流域水土保持监测中心站

基金: 国家重点研发计划（2016YFC0402705）,国家自然科学基金（51679061,41130639）~~

分类号: P338

DOI: 10.13476/j.cnki.nsbdqk.2019.0110

页码: 56-63

总页数: 8

文件大小: 543K

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