基于组合预测模型的水库径流长期预报研究

摘要：

以丹江口水库为例,先通过时间序列分析模型和神经网络模型分别对入库径流进行了预测,在此基础上又构建组合预测模型进行了预测.结果表明:时间序列模型预测结果中最大相对误差为46.64%,平均误差为22.76%;人工神经网络预测结果中最大相对误差为33.21%,平均误差为23.91%;组合预测模型预测结果中最大相对误差为20.50%,平均误差为12.06%,组合预测技术不仅提高了整体预测水平,而且还有效避免了单一预测模型个别年份预测效果明显不达标的问题.

关键词：时间序列分析、人工神经网络、组合预测模型、入库径流、丹江口水库

所属期刊栏目：30

分类号：TV877(治河工程与防洪工程)

资助基金：国家科技支撑计划2006BAB04A07

在线出版日期：2008-05-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：28-29,32