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年径流预报的非线性混合回归模型研究 被引量：10
1
作者 武夏宁 江燕 《中国农村水利水电》 北大核心 2010年第11期8-10,14,共4页
径流中长期预报一直以来都是人们关注的热点研究问题,常用的时间序列法、多元回归分析法等都存在预报精度偏差过大的问题。以年径流作为自回归因子,降水和气温作为多元回归因子,建立了年径流预测的非线性混合回归模型,并利用BP神经网络... 径流中长期预报一直以来都是人们关注的热点研究问题,常用的时间序列法、多元回归分析法等都存在预报精度偏差过大的问题。以年径流作为自回归因子,降水和气温作为多元回归因子,建立了年径流预测的非线性混合回归模型,并利用BP神经网络进行模型求解。戴营水文站的年径流预报结果表明,与自回归模型、多元回归模型、BP网络模型和线性混合回归模型相比较,非线性混合回归模型具有较高的预报精度。 展开更多
关键词 年径流预报 多元回归 混合回归模型 BP神经网络
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耦合LASSO回归的HHO-LSVR中长期径流预报模型 被引量：9
2
作者 韩晓育 郭颍奎 《水文》 CSCD 北大核心 2021年第3期69-74,共6页
为验证LASSO回归在剔除冗余预报因子中的高效性,并探讨基于LASSO回归的哈里斯鹰群算法(HHO)与支持向量回归(SVR)耦合的HHO-LSVR模型的年径流预报效果,利用LASSO回归分别求得各气象因子的拟合系数并以此作为优选预报因子的依据,采用HHO... 为验证LASSO回归在剔除冗余预报因子中的高效性,并探讨基于LASSO回归的哈里斯鹰群算法(HHO)与支持向量回归(SVR)耦合的HHO-LSVR模型的年径流预报效果,利用LASSO回归分别求得各气象因子的拟合系数并以此作为优选预报因子的依据,采用HHO算法来优化选择SVR模型的控制参数进行年径流预报并设置对照模型,利用Friedman检验量化上述两种方法对模型性能的贡献程度。结果显示HHO-LSVR拟合和检验效果均为最优,对照检验结果显示LASSO回归在提升模型性能上占主要地位。与其他预报模型相比较,HHO-LSVR具有较高的预报精度和稳定性,可为实际预报提供支撑。 展开更多
关键词 LASSO回归 哈里斯鹰群优化算法 支持向量回归 年径流预报
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基于PCA-PSO-SVR的丹江口水库年径流预报研究 被引量：9
3
作者 张岩 杨明祥 +3 位作者 雷晓辉 舒坚 牛文生 余琅 《南水北调与水利科技》 CSCD 北大核心 2018年第5期35-40,共6页
在年径流预报中,气象因子之间的自相关会对预报精度产生影响。针对这个问题,将主成分分析(PCA)和粒子群优化(PSO)算法加入SVR模型中,建立了PCA-PSO-SVR预报模型,剔除冗余信息和噪声,提取因子间的主要特征,并选择模型的最优参数组合作为... 在年径流预报中,气象因子之间的自相关会对预报精度产生影响。针对这个问题,将主成分分析(PCA)和粒子群优化(PSO)算法加入SVR模型中,建立了PCA-PSO-SVR预报模型,剔除冗余信息和噪声,提取因子间的主要特征,并选择模型的最优参数组合作为回归支持向量机(SVR)模型的输入。选择南水北调中线水源地丹江口水库为研究区,利用丹江口1981-2016年入库资料进行模型检验。结果表明,模型验证期间合格率为83.33%、距平一致率也达到83.33%,具有精度高稳定性强等优点,对丹江口水库年径流预报有一定的参考意义。 展开更多
关键词 年径流预报 主成分分析 粒子群优化算法 回归支持向量机 丹江口水库
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基于时间序列分析的黑河干流年径流预报 被引量：5
4
作者 侯红雨 杨丽丰 +1 位作者 李福生 王莉 《人民黄河》 CAS 北大核心 2010年第12期49-50,53,共3页
采用周期均值叠加法和马尔可夫链法对黑河干流莺落峡断面年径流过程进行了预报分析。结果表明:周期均值叠加法分析出莺落峡断面1945—2007年系列的第1周期约为22 a,和黑河干流年径流的变化规律基本一致;两种方法预报的年径流变化规律基... 采用周期均值叠加法和马尔可夫链法对黑河干流莺落峡断面年径流过程进行了预报分析。结果表明:周期均值叠加法分析出莺落峡断面1945—2007年系列的第1周期约为22 a,和黑河干流年径流的变化规律基本一致;两种方法预报的年径流变化规律基本一致,周期均值叠加法预报精度较高,可基本满足黑河干流水量调度工作的要求。 展开更多
关键词 周期均值叠加 马尔可夫链 时间序列 年径流预报 黑河干流
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大伙房水库年径流预报方法研究 被引量：5
5
作者 董艳萍 袁晶瑄 周惠成 《水文》 CSCD 北大核心 2008年第3期54-56,82,共4页
通过分析大伙房水库所属流域的气候特征,找出合适的预报因子;采用平稳时间序列、逐步线性回归、BP神经网络作为几种典型中长期预报方法的代表,分别对大伙房水库进行年径流预报建模;综合比较三种方法的拟合与检验预报结果,可以得出BP神... 通过分析大伙房水库所属流域的气候特征,找出合适的预报因子;采用平稳时间序列、逐步线性回归、BP神经网络作为几种典型中长期预报方法的代表,分别对大伙房水库进行年径流预报建模;综合比较三种方法的拟合与检验预报结果,可以得出BP神经网络法是最适合该流域的预报方法。 展开更多
关键词 年径流预报 BP神经网络 平稳时间序列 逐步线性回归 大伙房水库
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基于PSO-SVR的丹江口年径流预报 被引量：4
6
作者 王迁 杨明祥 +3 位作者 雷晓辉 舒坚 孙利民 黄雪姝 《南水北调与水利科技》 CSCD 北大核心 2018年第3期65-71,共7页
目前应用于丹江口水库年径流预报的方法主要为物理统计和人工神经网络(ANN)等方法,但这些方法普遍存在预报精度不高和稳定性不强等缺点。选择回归支持向量机(SVR)模型应用于丹江口水库年径流预报,针对惩罚系数C、核参数σ和不敏感损失... 目前应用于丹江口水库年径流预报的方法主要为物理统计和人工神经网络(ANN)等方法,但这些方法普遍存在预报精度不高和稳定性不强等缺点。选择回归支持向量机(SVR)模型应用于丹江口水库年径流预报,针对惩罚系数C、核参数σ和不敏感损失系数ε三个参数在实际赋值过程中存在计算量大、难以得到最优值等问题,将粒子群优化算法(PSO)加入到SVR模型中,建立PSO-SVR模型,实现了参数的自动优选。结果表明,PSO-SVR模型较之SVR模型,提高了预报精度;较之ANN模型,稳定性更强,可信度更高。该模型具有较好的应用价值,可为南水北调中线工程调度方案制定提供一定的参考依据。 展开更多
关键词 丹江口水库 回归支持向量机 粒子群优化算法 年径流预报 预报因子
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径流中长期预报模糊优选神经网络模型应用研究 被引量：3
7
作者 刘艳丽 袁晶瑄 周惠成 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期411-416,共6页
预报因子选择与模型训练精度确定,是模糊优选神经网络模型应用于径流中长期预报时有待研究解决的两个重要问题.应用预报因子集与预报量间的复合非线性相关分析方法选择预报因子(集),克服了通常单因子线性相关分析选择预报因子的不适用性... 预报因子选择与模型训练精度确定,是模糊优选神经网络模型应用于径流中长期预报时有待研究解决的两个重要问题.应用预报因子集与预报量间的复合非线性相关分析方法选择预报因子(集),克服了通常单因子线性相关分析选择预报因子的不适用性;通过定义综合效应系数来综合评价模糊优选神经网络模型的拟合能力与外推预报能力,为研究模型的拟合精度高而外推预测精度低的问题提供了一种解决方法. 展开更多
关键词 模糊优选 神经网络 年径流预报 预报因子选择 综合效应系数
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方差分析周期法在乾佑河年径流预报中的应用
8
作者 陆琪 《陕西水利》 2020年第8期48-50,共3页
运用方差分析周期法对商洛市乾佑河青泥湾站46年年径流数据进行分析,得出3个周期波的分析成果。该成果在预报乾佑河年径流过程中,效果较好,近年来,在制作乾佑河流域长期水情展望工作中,该方法计算成果提供了较为可靠的数据支撑和参考。
关键词 方差分析周期法 乾佑河 年径流预报
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基于小波分析的年最大径流预测方法 被引量：8
9
作者 刘晓安 《中国农村水利水电》 北大核心 2006年第7期10-11,14,共3页
径流序列可以看成是各种不同成分线性叠加构成的时间序列。利用小波变换良好的局部化时频分析能力，将年最大径流序列进行分解，使其趋势项、周期项和随机项得以分离。各子序列分别代表不同的时间尺度，反映了各种物理因素对径流过程的... 径流序列可以看成是各种不同成分线性叠加构成的时间序列。利用小波变换良好的局部化时频分析能力，将年最大径流序列进行分解，使其趋势项、周期项和随机项得以分离。各子序列分别代表不同的时间尺度，反映了各种物理因素对径流过程的影响。然后根据各子序列的特性分别建立幂函数、周期函数或ARMA模型并进行预测。最后将各子序列的预测值合成，得到年最大径流序列的预测值。对宜昌站1991-2002年最大径流量的预测结果表明，该方法是切实可行的。并指出小波包变换在分析中、高频信息方面优于小波变换，有助于进一步提高预测的精度。 展开更多
关键词 小波分析 时间序列分析 年最大径流预报
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基于智能预报模型的年径流量预报研究
10
作者 冀鸿兰 朝伦巴根 陈守煜 《内蒙古农业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2009年第1期196-200,共5页
基于遗传算法的模糊优选BP网络模型,即智能预报模型,吸取了模糊集、神经网络、遗传算法各自独特的优点。本文应用智能预报模型对新疆雅马渡站年径流量进行预报。结果表明,该模型既能合理地构造神经网络的拓扑结构,又可加快网络的收敛速... 基于遗传算法的模糊优选BP网络模型,即智能预报模型,吸取了模糊集、神经网络、遗传算法各自独特的优点。本文应用智能预报模型对新疆雅马渡站年径流量进行预报。结果表明,该模型既能合理地构造神经网络的拓扑结构,又可加快网络的收敛速度,并能改善网络的全局寻优能力。 展开更多
关键词 模糊集 神经网络 遗传算法 年径流量预报
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