基于相空间重构理论的时延神经网络应用于降雨径流预报

摘要：

本文运用时延神经网络模型来模拟降雨径流过程,根据Takens相空间重构理论对前期影响雨量进行重构,并将其作为神经网络降雨输入结点.该方法可以有效改变以往神经网络输入结点主观性的问题,为正确确定神经网络输入结点提供了理论依据.通过计算实例表明,该方法的降雨径流预测精度较高.

关键词：径流预报、相空间重构、神经网络

所属期刊栏目：28

分类号：TV122(水利工程基础科学)

资助基金：浙江省自然科学基金Y507046

在线出版日期：2009-03-10（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：25-27