【摘 要】
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径流预测是水资源分析的一项重要内容,但由于受到气候变化、地理位置、人类活动等因素的影响,径流的变化错综复杂,使径流预测变得相当困难。本文基于兰州站过去31年月径流的
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径流预测是水资源分析的一项重要内容,但由于受到气候变化、地理位置、人类活动等因素的影响,径流的变化错综复杂,使径流预测变得相当困难。本文基于兰州站过去31年月径流的数据资料,通过MATLAB软件编程实现自适应神经模糊系统(ANFIS)在月径流预测中的应用,并通过两个预先建立的function函数(包含回归方程、决定系数、相关系数等)评价预测结果。从输出结果可以看出:(1)ANFIS在兰州站月径流预测中整体结果令人较为满意,检验数据共60组预测结果,其中有51组误差百分比低于10%,7组结果介于10%~20%之间,2组结果介于20%~30%之间;(2)12个月预测值与实际值的相关系数(介于0~1之间,值越大相关性越高)均超过0.8;(3)在回归方程输出结果中,一月、四月、六月结果与其余九个月的结果相比有所差距,其决定系数(用于判断回归方程结果优劣,介于0~1之间,值越大回归方程结果越优)处于0.4~0.7之间,余下九个月份决定系数均大于0.75。使用ANFIS对兰州站月径流预测时,所得到的预测值较为准确;不仅如此,该模型对月径流的变化趋势预测同样较为准确,具有较高的预测能力。ANFIS具有较强的适应性,可以根据不同的需求改变网络的形式或者设置不同的参数来调整模型以达到更佳的结果,是一种在径流预测或者水文预报中值得探索的方法。
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