本文主要研究内容
作者赵益平,王文圣,刘浅奎（2019）在《R/S-BP网络耦合模型及其在年径流预测中的应用》一文中研究指出：由一维径流序列构建的BP网络模型输入因子(输入层结点数)的确定至今尚无明确定论,R/S分析法能度量前期径流对当前径流的有效影响时长(拟周期),基于此构建了基于R/S分析法的BP网络预测模型——R/S-BP网络耦合模型。该模型由R/S分析法识别径流序列的拟周期,以当前径流为界将拟周期内的前期径流作为BP网络输入的待选因子,优选后得到模型的输入因子,从而构建BP网络并进行径流预测。将R/S-BP网络耦合模型应用于釜溪河流域年径流预测中,并与两种常规BP网络模型的应用结果进行对比分析。结果表明,釜溪河流域年径流序列存在13 a的拟周期;R/S-BP网络耦合模型的预测效果优于常规BP网络模型;R/S分析法可为BP网络筛选输入因子提供科学依据,减少人为选择的不确定性;R/S-BP网络耦合模型用于年径流预测是可行的。
Abstract
you yi wei jing liu xu lie gou jian de BPwang lao mo xing shu ru yin zi (shu ru ceng jie dian shu )de que ding zhi jin shang mo ming que ding lun ,R/Sfen xi fa neng du liang qian ji jing liu dui dang qian jing liu de you xiao ying xiang shi chang (ni zhou ji ),ji yu ci gou jian le ji yu R/Sfen xi fa de BPwang lao yu ce mo xing ——R/S-BPwang lao ou ge mo xing 。gai mo xing you R/Sfen xi fa shi bie jing liu xu lie de ni zhou ji ,yi dang qian jing liu wei jie jiang ni zhou ji nei de qian ji jing liu zuo wei BPwang lao shu ru de dai shua yin zi ,you shua hou de dao mo xing de shu ru yin zi ,cong er gou jian BPwang lao bing jin hang jing liu yu ce 。jiang R/S-BPwang lao ou ge mo xing ying yong yu fu xi he liu yu nian jing liu yu ce zhong ,bing yu liang chong chang gui BPwang lao mo xing de ying yong jie guo jin hang dui bi fen xi 。jie guo biao ming ,fu xi he liu yu nian jing liu xu lie cun zai 13 ade ni zhou ji ;R/S-BPwang lao ou ge mo xing de yu ce xiao guo you yu chang gui BPwang lao mo xing ;R/Sfen xi fa ke wei BPwang lao shai shua shu ru yin zi di gong ke xue yi ju ,jian shao ren wei shua ze de bu que ding xing ;R/S-BPwang lao ou ge mo xing yong yu nian jing liu yu ce shi ke hang de 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自华北水利水电大学学报(自然科学版)的赵益平,王文圣,刘浅奎，发表于刊物华北水利水电大学学报(自然科学版)2019年04期论文，是一篇关于输入因子论文,网络耦合模型论文,年径流预测论文,釜溪河论文,华北水利水电大学学报(自然科学版)2019年04期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自华北水利水电大学学报(自然科学版)2019年04期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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