【摘 要】
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基于我国南方某河流1965—1999年每年7月的实测流量资料，首先采用随机森林模型筛选预报因子，之后利用筛选的预报因子作为RBF神经网络的输入层，利用RBF神经网络对2000—2008年每
【机 构】
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翁牛特旗水利局,黄河水利科学研究院,中国电建集团中南勘测设计研究院有限公司
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基于我国南方某河流1965—1999年每年7月的实测流量资料，首先采用随机森林模型筛选预报因子，之后利用筛选的预报因子作为RBF神经网络的输入层，利用RBF神经网络对2000—2008年每年7月的流量进行了“滚动式”预报，并与实测结果进行了对比。结果表明：随机森林模型能有效地筛选影响因子，利用这些因子采用RBF神经网络进行径流预报的相对误差均在10％以内，拟合效果很好；“滚动式”长期径流预报结果相对误差的绝对值均在20％以内。
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