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相空间神经网络模型及其在水文预测中的应用

Neural Network Model of Phase Space and Its Application in Hydrologic Prediction

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【作者】 张利平王德智夏军牛存稳

【Author】 ZHANG Li-ping~1 WANG De-zhi~2 XIA Jun ~1 Niu Cun-wen~1 (1. National Key Laboratory of Water Resources and Hydropower Eng. Sci., Wuhan Univ.,430072; 2. College of Water Resource and Environment, Hohai Univ., Nanjing 210098, China)

【机构】 武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室河海大学水资源环境学院武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室 湖北武汉430072江苏南京210098湖北武汉430072湖北武汉430072

【摘要】 简述了相空间神经网络模型原理和算法,并通过实例讨论了其在水文中长期预测中的应用。将混沌重构相空间理论和神经网络模型相结合,对揭示水文系统复杂的非线性结构是很有效的,经实例研究初步表明,该模型应用在水文中长期预报中是可行的、合理的,数学分析工具更为先进,有很好的预报精度和应用价值。

【Abstract】 The philosophy and algorithm of a NN model of chaotic phase space are introduced, then its application for hydrology is discussed. It is reasonable and superior to use this model in medium-and-long-term hydrologic prediction. At last, application of the model in the long-term runoff prediction of Baishan Reservoir is shown., the result of calculation shows that the model is highly effective and is worthy of popularization and application?

【基金】 中国科学院知识创新工程项目(KZCX2-SW-317);国家自然科学基金资助项目(50379040);国家自然科学基金重大项目(50099620)。
  • 【文献出处】 水电能源科学 ,Hydroelectric Energy , 编辑部邮箱 ,2004年01期
  • 【分类号】P338
  • 【被引频次】31
  • 【下载频次】343
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