B-P神经网络在径流长期预测中的应用

被引：34

作者：

蓝永超

康尔泗

徐中民

陈仁升

张济世

机构：

[1] 中国科学院寒区旱区环境与工程研究所!甘肃兰州,中国科学院寒区旱区环境与工程研究所!甘肃兰州,中国科学院寒区旱区环境与工程研究所!甘肃兰州,中国科学院寒区旱区环境与工程研究所!甘肃兰州,中国科学院寒区旱区环境与工程研究所!甘肃兰州

来源：

中国沙漠 | 2001年 / 01期

基金：

国家自然科学基金重点项目;

关键词：

人工神经网络; 反向传播模型; 径流趋势预测;

D O I：

暂无

中图分类号：

P338.2 [];

学科分类号：

081501 ;

摘要：

人工神经网络作为一个具有高度非线性映射能力的计算模型 ,已广泛应用于模式识别、自动控制等许多领域。在数值预测方面 ,它不需要预先确定样本的数学模型 ,仅通过学习样本数据即可进行预测。作者以龙羊峡水库入库径流为研究对象 ,将人工神经网络中的反向传播算法 (简称B P模型 )应用于入库径流变化趋势的长期预测 ,并将其结果与常用的时间序列分析方法的计算结果进行比较 ,以分析人工神经网络在径流预测领域应用的优越性及其应用前景

引用

页码：100 / 103

页数：4

共 10 条

[1] 龙羊峡水库年入库径流的Markov预测模型 [J].

蓝永超 ;

康尔泗 ;

徐中民 .

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蓝永超 ;

康尔泗 ;

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