ARIMA与ANN组合预测模型在中长期径流预报中的应用
- 出版年：2009
- 作者：傅新忠；冯利华；陈闻晨
- 单位1：浙江师范大学文化创意与传播学院
- 单位2：浙江师范大学旅游与资源管理学院
- 出生年：1981
- 职称：助理研究员
- 语种：中文
- 作者关键词：时间序列；BP神经网络；中长期径流；ARIMA-ANN
- 起始页：105
- 总页数：5
- 刊名：水资源与水工程学报
- 是否内版：否
- 刊频：双月刊
- 创刊时间：1990
- 主管单位：中华人民共和国教育部
- 主办单位：西北农林科技大学
- 主编：蔡焕杰
- 地址：陕西杨陵渭惠路23号
- 邮编：712100
- 电子信箱：szysgc@nwsuaf.edu.cn
- 卷：20
- 期：05
- 期刊索取号：P490.6211
- 数据库收录：中国期刊全文数据库（CJFD）收录期刊；《中国科学引文数据库》开源期刊；万方数据—数字化期刊群人网期刊；中国学术期刊综合评价数据库（CAJCED）统计源期刊；《中文科技期刊数据库》SWIC收录期刊
- 核心期刊：中国期刊网人编期刊；山西省优秀科技期刊；中国核心期刊
摘要
基于时间序列预测模型及BP神经网络，提出了新的组合预测方法。该方法采用三层结构的BP神经网络 来构造组合预测模型，运用时间序列模型预测方法得出的预测结果，采用历史滚动法将前5年的预测结果数据作为BP网络的输人，以当前年份的预测结果为网络期望输人，建立了ARIMA-ANN组合预报模型。利用Matlab7神经网络工具箱对塔里木河上游源流卡群水文站的年径流量进行了预报及验证．结果表明：组合模型的预报结果 精度高，容错能力强，是中长期径流预报的有效方法。