【摘 要】
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为提高河川径流的中长期预报精度并延长其预见期,采用小波分析充分提取有用信息,基于BP神经网络和GRNN神经网络,构建了两种小波神经网络耦合模型,测试了Daubechies族中9种母
【机 构】
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华中科技大学水电与数字化工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(51579107);国家自然科学基金重大研究计划重点项目(91547208);国家自然科学基金重点项目(51239004)
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为提高河川径流的中长期预报精度并延长其预见期,采用小波分析充分提取有用信息,基于BP神经网络和GRNN神经网络,构建了两种小波神经网络耦合模型,测试了Daubechies族中9种母波函数对模型模拟效果的影响,并采用合格率(QQR)、平均相对误差(MMPRE)、均方根误差(RRMSE)和确定性系数(NNSE)等指标评价了模型精度。将该模型应用于金沙江流域向家坝水文站未来15个月的径流预报,结果显示,相比于传统BP和GRNN模型,耦合模型具有明显优势,且基于小波分析的BP模型预报结果更接近实测值,预报精度更高,其未来4个月的平均相对误差在±20%以内。表明小波分析方法能充分挖掘隐藏在原始数据中的有用信息,可有效提高耦合模型的预报精度延长预见期,在径流预测方面有明显的优越性。
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