基于BP、Elman、PSO-SVR三种预报模型在石羊河流域的应用比较

论文摘要

针对石羊河流域开展水量调度对中长期径流预报的迫切需求,以西营水库为研究对象,在分析石羊河流域径流特性的基础上,构建基于主成分分析法筛选预报因子的BP、Elman和PSO-SVR三种预报模型对西营水库进行年径流预报。结果表明,基于主成分分析的Elman和PSO-SVR中长期径流预报模型在率定期和检验期的合格率均满足相关规定对作业预报模型的精度要求,可为石羊河流域中长期径流预报提供实际支撑,为石羊河流域开展水资源优化配置和水量调度提供依据。

论文目录

• 0 引 言
• 1 模型原理和方法
•   1.1 主成分分析法
•   1.2 BP人工神经网络模型原理
•   1.3 Elman神经网络模型原理
•   1.4 PSO-SVR模型原理
• 2 模型的应用
•   2.1 研究区概况
•   2.2 径流特性分析
•   2.3 实例应用
• 3 结果与分析
• 4 结 语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 雷莉,王超

关键词: 石羊河流域,西营水库,主成分分析,径流预报

来源: 中国农村水利水电 2019年09期

年度: 2019

分类: 农业科技,基础科学

专业: 地球物理学

单位: 甘肃省石羊河流域水资源局,中国水利水电科学研究院

分类号: P338

页码: 28-32

总页数: 5

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