【rbf神经网络】基于RBF神经网络的河川年径流量预测

本文作者：魏光辉；成功正常投稿发表论文到《西北水电》2014年05期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：文章以新疆开都河年径流量为研究对象,选用能够模拟输入与输出层非线性关系的径向基函数(radialbasisfunction,RBF)神经网络,构建了河流年径流量预测模型。研究结果表明:通过自相关系数法,选用河流自身前1~5a径流量作为输入层,当前年径流量作为输出层,利用Matlab软件建立RBF神经网络模型,预测开都河2008—2012年径流量,预测值最小相对误差为3.22%,最大相对误差为7.61%,平均相对误差为5.19%,相关系数为0.863;通过对预测样本实测值与模拟值进行经典统计学分析,2组数据间无显著性差异。这说明RBF人工神经网络模型用于模拟预测河川年径流量是可行的。
【论文正文预览】：0前言径流量预测对于水库的合理调度、区域水资源合理开发与优化利用、区域社会经济规划的制定具有重要意义。目前,国内外学者对径流量预测方法进行了大量研究,归纳起来,主要有时间序列法、小波分析法、模糊分析法、灰色系统法、马尔柯夫链法与信息熵分析法等[1]。由于径流量
【文章分类号】：TP183;P338
【稿件关键词】：RBF神经网络模型径流量预测开都河
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【稿件标题】：【rbf神经网络】基于RBF神经网络的河川年径流量预测
【作者单位】：新疆农业大学水利与土木工程学院;
【发表期刊期数】：《西北水电》2014年05期
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