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灰色人工神经网络模型及其在和田河径流预测中的应用

Grey Model of Artificial Neural Networks for Forecast Runoff in Hetian River

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【作者】 张高锋； 沈冰； 张晓伟； 李亚娇； 张梦花； 王权；

【Author】 ZHANG Gao-feng~1,SHEN Bing~1,ZHANG Xiao-wei~1,LI Ya-jiao~1,ZHANG Meng-hua~2,WANG Quan~2 (1.Key Lab of Northwest Water Resources and Environmental Ecology,Xian University of Technology,Xi’an 710048,China;?2.Xi’an Prospecting and Mapping Institute,Xi’an 710054,China)

【机构】 西安理工大学西北水资源与环境生态教育部重点实验室； 西安市水电勘察测绘院； 西安市水电勘察测绘院 西安710048； 西安710048； 西安710054；

【摘要】 针对GM(1,1)模型在原始数据变化幅度较大且趋势不明显时,预测效果差的情况,提出了用人工神经网络对GM(1,1)模型的残差系列进行修正的改进模型,并将其应用于和田河径流变化预测中。结果表明,该方法提高了模型精度,为分析和田河径流变化趋势提供了有效的方法。

【Abstract】 GM(1,1) is limited to forecast when the input data is very various and random.Use artificial neural networks to adjust errors of GM(1,1) and the adjust model is presented in this paper.The forecast for Hetian River runoff is obtained.

【关键词】 GM(1,1)模型； BP网络； 径流； 预测； 和田流域；
【Key words】 GM(1,1) model networks； BP neural； runoff； forecast； Hetian River catchment areas；
【基金】 国家自然科学基金(50579063)
  • 【文献出处】 黑龙江水专学报 ,Journal of Heilongjiang Hydraulic Engineering College , 编辑部邮箱 ,2006年04期
  • 【分类号】P333
  • 【被引频次】2
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