基于改进的Elman神经网络的中长期径流预报

摘要：

径流中长期预报长期以来一直都是人们关注的热点研究问题.现行的径流预报方法很多,传统的有时间序列法,多元回归分析法等,这些方法虽然简单易用,但是如果预报对象提供的样本容量偏小或者因子选择不够合理,都会造成预报精度偏差过大,难于有效的指导工程应用.鉴于此,本文提出一种改进的采用局部回归的Elman神经网络方法,并应用到凤滩水库优化调度的径流预报中.结果表明,与回归分析法、BP网络相比较,该方法不仅提高了算法的效率,而且提高了预报的精度,在径流预报中具有有效性和优越性.

关键词：中长期径流预报、多元回归、BP网络、改进的Elman神经网络

所属期刊栏目：26

分类号：P338+.9(水文科学（水界物理学）)

在线出版日期：2006-04-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：45-50