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考虑预报因子选择的神经网络降雨径流模型
被引量:
6
1
作者
卢韦伟
周建中
+1 位作者
陈璐
叶磊
《水电能源科学》
北大核心
2013年第6期21-25,共5页
为优化神经网络模型的应用效果,研究了基于神经网络的降雨-径流模型,根据Copula熵法确定预报因子,并与传统的线性相关法进行比较分析,采用BP、RBF、GRNN三种神经网络建立降雨-径流模型,应用均方根误差、合格率、确定性系数三个指标为模...
为优化神经网络模型的应用效果,研究了基于神经网络的降雨-径流模型,根据Copula熵法确定预报因子,并与传统的线性相关法进行比较分析,采用BP、RBF、GRNN三种神经网络建立降雨-径流模型,应用均方根误差、合格率、确定性系数三个指标为模型选取评价准则。通过对金沙江流域的径流预报,发现基于Copula熵法的BP模型预报结果更接近实测值,精度更高。
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关键词
神经网络模型选取
水文预报
预报因子选择
Copula熵
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职称材料
题名
考虑预报因子选择的神经网络降雨径流模型
被引量:
6
1
作者
卢韦伟
周建中
陈璐
叶磊
机构
华中科技大学水电与数字化工程学院
出处
《水电能源科学》
北大核心
2013年第6期21-25,共5页
基金
国家自然科学基金资助重点项目(51239004)
华中科技大学研究生创新创业基金资助项目(HF-11-05-2013)
华中科技大学国家级大学生科技创新训练基金资助项目
文摘
为优化神经网络模型的应用效果,研究了基于神经网络的降雨-径流模型,根据Copula熵法确定预报因子,并与传统的线性相关法进行比较分析,采用BP、RBF、GRNN三种神经网络建立降雨-径流模型,应用均方根误差、合格率、确定性系数三个指标为模型选取评价准则。通过对金沙江流域的径流预报,发现基于Copula熵法的BP模型预报结果更接近实测值,精度更高。
关键词
神经网络模型选取
水文预报
预报因子选择
Copula熵
Keywords
selection of neural network model
hydrological forecasting
selection of prediction factors
Copula entropy
分类号
TV124 [水利工程—水文学及水资源]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
考虑预报因子选择的神经网络降雨径流模型
卢韦伟
周建中
陈璐
叶磊
《水电能源科学》
北大核心
2013
6
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