偏最小二乘法与人工神经网络耦合的小流域产沙模型

摘要：

针对小流域侵蚀产沙的复杂性,将偏最小二乘回归与人工神经网络耦合,建立了小流域降雨侵蚀产沙检验模型,并应用于小流域降雨侵蚀产沙预报.采用偏最小二乘法对多维自变量中的信息进行组合和提取,从而得到对因变量解释能力最强并可很好概括自变量信息的主成分,有效克服了变量之间的多重相关问题,实现了对高维数据的降维处理.把提取的主成分作为神经网络的输入,提高了网络的学习效率和稳健性.应用结果表明,偏最小二乘神经网络耦合模型的拟合和检验精度均优于偏最小二乘回归模型和人工神经网络模型精度.

关键词：小流域、产沙、偏最小二乘法、人工神经网络

所属期刊栏目：38

分类号：P333.4(水文科学（水界物理学）)

资助基金：国家自然科学基金40801102

在线出版日期：2010-05-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：149-153