基于多变量相空间重构的地下水动态神经网络预测模型

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• 出版年：2008
• 作者：刘卫林；董增川；陈南祥；董贵明
• 单位1：河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室
• 单位2：南昌工程学院水利工程系
• 出生年：1978
• 学历：博士研究生
• 语种：中文
• 作者关键词：地下水动态；相空间重构；神经网络；偏最小二乘回归；预刚模型
• 起始页：14
• 总页数：5
• 经费资助：教育部科学技术研究重点项目（104197）。
• 刊名：河海大学学报
• 是否内版：否
• 刊频：双月刊
• 创刊时间：1957
• 主管单位：教育部
• 主办单位：河南大学
• 主编：严忠民
• 地址：南京市西康路1号
• 邮编：210098
• 电子信箱：xb@hhu.edu.cn
• 网址：//kkb.hhu.edu.cn
• 卷：36
• 期：01
• 期刊索取号：P490.66318
• 数据库收录：美国《剑桥科学文摘》(CSA)美国（（化学文摘》(CA)美国《数学评论》(MR)俄罗斯《文摘杂志》(AJ)中国科学引文数据库（CSCD)中国学术期刊综合评价数据库（CAJCED)中国科技论文与引文数据库（CSTPCD)本刊被《中国期刊网》、《中国学术期刊（光盘版）》和《万方数据系统数字化期刊群》全文收录
• 核心期刊：全国中文核心期刊；中国科技核心期刊

摘要

从多元变量时间序列出发，以相空间重构理论为基础，结合偏最小二乘回归与神经网络方法，提出了基于多变量相空间重构地下水动态预测的神经网络模型。通过分别确定各个时间序列的时间延迟和嵌入维数的方法对地下水动态的多变量时间序列进行相空间重构，采用偏最小二乘回归法提取对系统解释最强的成分作为网络输入，利用神经网络模型进行各成分之间的非线性拟合。将基于多变量相空间重构地下水动态预测的神经网络模型应用于黑龙洞泉域地下水位预测，并通过分析与比较验证了该方法的有效性。