【摘 要】
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目的:研究最优的枯季径流预测模型,为流域水资源管理提供依据.方法:建立基于差分自回归移动平均(ARIMA)、人工神经网络(ANN)和多元线性回归(MLR)3个单项模型的简单平均组合和最
【机 构】
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西北农林科技大学水利与建筑工程学院 陕西杨凌712100
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目的:研究最优的枯季径流预测模型,为流域水资源管理提供依据.方法:建立基于差分自回归移动平均(ARIMA)、人工神经网络(ANN)和多元线性回归(MLR)3个单项模型的简单平均组合和最优加权组合预测模型,并将单项预报模型和组合模型应用到石羊河流域支流西营河的枯季径流预测中,采用相关系数、确定性系数以及均方根误差对各个模型和预测精度进行比较.结果:单项预测模型中仅ARIMA模型通过了确定性系数检验,最优加权组合模型的预测精度较简单平均组合模型高,组合预测模型中仅ARIMA-MLR组合模型及ARIMA-ANN组合模型的确定性系数高于所有单项预测模型.结论:最优加权组合模型的精度不但取决于各单项预测模型的精度,也与各单项预测模型误差之间的相关性有关,适合西营河枯季径流的最优加权组合模型是ARIMA-MRL组合模型及ARIMA-ANN组合模型.
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