小波变换结合BP神经网络进行径流预测被引量：9

Runoff prediction by wavelet transform combining with BP neural networks

下载PDF

导出

摘要对BP神经网络和小波变换结合BP神经网络这两种方法在径流预测方面做了一些比较 ,认为在缺乏降雨、温度等相关资料的情况下 ,单从径流资料出发用BP神经网络进行径流预测 ,效果并不理想 ;而通过小波变换把径流序列分解为多个频率成份的叠加 ,再由神经网络对小波系数进行预测 ,最后重构出预测的径流序列的方法取得的效果较好。同时还就小波变换结合BP神经网络方法 ,比较了不同网络结构对径流预测效果的影响。

作者刘素一权先璋张勇传

机构地区华中科技大学水电与数字化工程学院

出处《人民长江》北大核心 2003年第7期38-39,共2页 Yangtze River

基金国家自然科学基金资助项目 ( 5 0 0 790 0 6)

关键词径流预测 BP神经网络小波变换网络结构

分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]

引文网络
相关文献

参考文献5

1王永骥,涂健编著..神经元网络控制[M].北京:机械工业出版社,1998:428.
2程正兴著..小波分析算法与应用[M].西安:西安交通大学出版社,1998:238.
3何岭松.小波函数性质及其对小波分析结果的影响[J].振动工程学报,2000,13(1):143-146. 被引量：34
4胡昌华等编著..基于MATLAB的系统分析与设计 4 小波分析[M].西安:西安电子科技大学出版社,1999:326.
5Daubechies I. Orthonormal bases compactly supported wavelets. Comm.On Pure and Appl. Math. ,1988,41(7):909-996. 被引量：1

二级参考文献2

1He Lingsong，SDVNC′95，1995年被引量：1
2秦前清，实用小波分析，1994年，49页被引量：1

共引文献33

1LING Tong-hua LI Xi-bing DAI Ta-gen PENG Zhen-bin.Features of energy distribution for blast vibration signals based on wavelet packet decomposition[J].Journal of Central South University of Technology,2005,12(z1):135-140. 被引量：4
2凌同华,李夕兵.基于小波变换的时-能分布确定微差爆破的实际延迟时间[J].岩石力学与工程学报,2004,23(13):2266-2270. 被引量：62
3凌同华,李夕兵.用小波变换识别微差爆破中的实际延迟时间[J].湖南科技大学学报（自然科学版）,2004,19(2):21-23. 被引量：16
4赵荣珍,张优云.转子系统振动信号的小波分析原理与应用研究[J].振动．测试与诊断,2004,24(3):179-183. 被引量：9
5LIU Suyi, QUAN Xianzhang and ZHANG Yongchuan{College of Hydropower and Information Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China).Application of wavelet transform in runoff sequence analysis[J].Progress in Natural Science:Materials International,2003,13(7):546-549. 被引量：2
6谢伟平,童亮.小波分析及其在轨道系统中的应用[J].武汉科技大学学报,2004,27(4):372-376.
7高立新,张建宇,崔玲丽,丁庆新.基于小波分析的低速重载设备故障诊断[J].机械工程学报,2005,41(12):222-227. 被引量：14
8戴兴华,吴琛,周瑞忠.基于小波包技术的变刚度结构动力响应分析[J].福州大学学报（自然科学版）,2006,34(4):572-577. 被引量：1
9张光雄,杨军,陈军.爆破地震波能量随距离衰减规律实例分析[J].有色金属（矿山部分）,2006,58(5):24-27. 被引量：4
10桑俊勇,邵水军.基于小波包分析的往复式压缩机故障特征提取方法[J].煤矿机械,2007,28(7):174-175.

同被引文献136

1彭荔红,方志山,李祚泳.流域输沙量和输沙率的B-P人工神经网络预测[J].水土保持学报,2001,15(5):22-25. 被引量：5
2钟登华,刘东海,Mittnik Stefan.TIME SERIES NEURAL NETWORK MODEL FOR HYDROLOGIC FORECASTING[J].Transactions of Tianjin University,2001,7(3):182-186. 被引量：4
3刘国华,钱镜林,王建江.小波软阈值技术和人工神经网络在洪水预报中的研究[J].水力发电学报,2004,23(4):5-10. 被引量：7
4杨宗泽,王淑娟.多年调节水库年末水位研究[J].西北水力发电,2004,20(3):28-30. 被引量：11
5蒋晓辉,刘昌明.基于小波分析的径向基神经网络年径流预测[J].应用科学学报,2004,22(3):411-414. 被引量：29
6俞亭超,张土乔,毛根海,吴小刚.预测城市用水量的人工神经网络模型研究[J].浙江大学学报（工学版）,2004,38(9):1156-1161. 被引量：18
7楼玉,张清,刘国华,范庆来.城市用水量预测中的多变量灰色预测模型[J].水资源保护,2005,21(1):11-13. 被引量：13
8曾光明,卢宏玮,金相灿,徐敏.洞庭湖水体水质状况及运用小波神经网络对营养状态的评价[J].湖南大学学报（自然科学版）,2005,32(1):91-94. 被引量：14
9陈业辉,邢贞相,付强.基于实码加速遗传算法的BP网络在水稻积温与年景的关系预报中的应用[J].东北水利水电,2005,23(2):35-37. 被引量：2
10陈守煜,李亚伟.基于模糊人工神经网络识别的水质评价模型[J].水科学进展,2005,16(1):88-91. 被引量：75

引证文献9

1左书华.人工神经网络在我国流域水沙分析预测中的应用研究进展[J].海河水利,2004(6):37-40. 被引量：3
2冯艳,付强,刘仁涛,贺延国.小波神经网络在水文水资源应用中的研究进展[J].水资源与水工程学报,2006,17(3):38-41. 被引量：10
3杨艳,李靖,马显莹,仝西涛.基于小波神经网络的城市用水量长期预测研究[J].云南农业大学学报（自然科学版）,2010,25(2):272-276. 被引量：7
4王广宇,解建仓,张建龙.GA-BP组合预测方法在北洛河年径流量预测中的应用[J].干旱地区农业研究,2014,32(1):203-207. 被引量：6
5解阳阳,王义民,黄强.龙羊峡水库年末水位控制与汛期弃水研究[J].西北农林科技大学学报（自然科学版）,2014,42(1):223-227. 被引量：13
6王圃,唐鹏飞,白云,刘琼.基于多分辨BP神经网络的城市日供水量预测模型[J].中国给水排水,2018,34(11):51-55. 被引量：8
7戚高晟,朱星宇,郭振天,严寒笑,吴宸晖,陈蕾.人工神经网络在水文数据模拟方向上的应用分析[J].亚热带水土保持,2018,30(1):67-70.
8朱静思,侯天宇.基于小波神经网络的潘家口水库汛期月径流预测[J].海河水利,2018(2):43-45.
9何兵,高凡,蓝利,覃姗.叶尔羌河年径流预测模型研究与应用[J].安徽农业科学,2019,47(3):208-211. 被引量：1

二级引证文献48

1李四海,魏邦龙,李爱英.基于小波神经网络的空气污染指数预报[J].长春大学学报,2013,23(2):146-148. 被引量：6
2陈惠影.BP网络及遗传算法在河道流量预报中的应用[J].广东自动化与信息工程,2006,27(2):32-34. 被引量：1
3杨先野,付强.模糊神经网络在水文水资源应用中的研究进展[J].黑龙江水专学报,2007,34(1):8-11. 被引量：2
4杨道辉,马光文,杨梅.基于自动服务的智能径流预测系统[J].水电自动化与大坝监测,2009,33(2):62-64.
5韩殿超,白丹.应用BP神经网络预测泾惠渠灌区来水量[J].陕西水利,2009(F06):145-147.
6李文文,吴保生,夏军强,邵景力.人工神经网络方法在黄河下游平滩流量计算中的应用[J].泥沙研究,2010,35(3):17-23. 被引量：7
7段凯,梅亚东,周研来,颜世杰.基于耦合主成分法的小波网络模型城市需水预测[J].人民长江,2010,41(24):32-34. 被引量：3
8徐纬芳,刘成忠.基于GSM和SVM的区域年用水量回归预测模型研究[J].沈阳农业大学学报,2011,42(2):238-240. 被引量：1
9赵晓慎,吴海波,王文川.基于改进灰色模型的水资源预测[J].人民黄河,2011,33(10):46-47. 被引量：3
10郑志利.基于改进GM(1,1)模型的城市需水量预测[J].水电与新能源,2012,26(5):76-78.

1周轶成,焦国军.基于最小二乘支持向量机的马营河中长期径流预测研究[J].甘肃水利水电技术,2014,50(12):1-3. 被引量：4
2蒋传文,权先璋,陈实,张士军,张勇传.径流序列的混沌神经网络预测方法[J].水电能源科学,1999,17(2):39-41. 被引量：12
3陈晶,王文圣,李跃清.集对分析径向基函数神经网络预测模型[J].水文,2011,31(2):11-14. 被引量：4
4林晓佳.基于果蝇优化广义回归神经网络的径流预测[J].重庆科技学院学报（自然科学版）,2016,18(6):84-86. 被引量：1
5李祚泳,汪嘉杨,邬敏,刘智勇.基于禁忌搜索的前向神经网络的径流预测[J].四川大学学报（工程科学版）,2008(4):7-11.
6徐世民,景淑娟.基于混沌蚁群算法的SVM模型在水库枯水期径流预测中的应用[J].水利技术监督,2016,24(6):99-102. 被引量：4
7蔡昕,杨红霞.量子遗传算法与支持向量机在年径流预测中的应用[J].珠江现代建设,2017,0(1):8-12.
8徐瑾,钟炜,李溪楠.基于模糊聚类分析的小波神经网络模型在径流预测中的应用[J].数学的实践与认识,2012,42(18):88-95. 被引量：6
9工业技术[J].中国科技信息,2007(8):10-11.
10邱林,孟晓红.基于灰色神经网络理论的东江水库入库径流量预测[J].华北水利水电学院学报,2012,33(2):43-45. 被引量：4

人民长江

2003年第7期

浏览历史

内容加载中请稍等...

小波变换结合BP神经网络进行径流预测被引量：9

参考文献5

二级参考文献2

共引文献33

同被引文献136

引证文献9

二级引证文献48

相关作者

相关机构

相关主题

浏览历史

小波变换结合BP神经网络进行径流预测 被引量：9

参考文献5

二级参考文献2

共引文献33

同被引文献136

引证文献9

二级引证文献48

相关作者

相关机构

相关主题

浏览历史

小波变换结合BP神经网络进行径流预测被引量：9