论文部分内容阅读
非线性预处理在人工神经网络多输入单输出系统日径流预测中的性能主要取决于各输入序列和输出序列的变换组合方式,具有类似变化特征的输入和输出各序列采用变换特性相近或相同的变换方式相比于采用不同的变换组合具有更好的预测效果。以广西桂江流域阳朔、恭城和平乐3个水文站1973年~2001年的日径流量为例,研究了不同组合变换下的MISO非线性预处理预测效果。结果表明,非线性预处理预测均比线性预处理相对误差<10%、<20%和<30%的合格率分别平均提高17.87%、15.85%和8.29%;相同的变换