基于小波神经网络的径流预测方法分析
针对黄河某水文站实测年净流量的时间序列水文样本,采用归一化的方法处理,使其作为小波神经网络的训练样本,以改善网络的泛化能力,加速网络收敛速度,进而构建小波神经网络水文预测模型.并与回归分析等预测方法比较,结果表明,小波网络水文预测方法能够获得准确的预测结果,为水文系统的预测预报提供新的有效途径.
小波神经网络、水文预测、不确定性
2012-12-25(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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小波神经网络、水文预测、不确定性
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国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”
国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304
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