基于时空序列模型的RBF神经网络在河流水位预测中的应用

河流水位预测一直以来都是水文预报中研究的热点。河流水位变化不定,具有时间上和空间上的变化性、多维性、动态性和不确定性等,给水位预测带来了挑战。本文综合考虑河流水位时空信息,建立基于时空序列的RBF神经网络预测模型来预测河流水位。实验中预测了金沙江下游向家坝水文站的水位信息,并将实验结果与其他多种水位预测方法比较,实验结果显示基于时空序列的RBF神经网络模型在河流水位预测中具有较高精度,证明了方法的可行性。