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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
【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?
【关键词】 水文预测;
混沌相空间;
神经网络;
【Key words】 hydrologic prediction; chaos phase space; neural network model;
【Key words】 hydrologic prediction; chaos phase space; neural network model;
【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