基于改进RBF神经网络的新疆黄水沟径流预报

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	作者：徐继红 关键词：随机森林模型 ; RBF神经网络 ; 预报 ; 径流 中文刊名：SLGH 英文刊名：Water Resources Planning and Design 机构：新疆塔里木河流域希尼尔水库管理局; 出版日期：2016-05-17 14:44 出版单位：水利规划与设计 年：2016 期：No.152 语种：中文; 页：SLGH201606017 页数：3 CN：06 ISSN：11-5014/TV 分类号：50-52

摘要

依据新疆黄水沟水文站1961~2005年逐月实测流量资料,采用随机森林模型筛选预报因子,利用筛选的预报因子作为RBF神经网络的输入层,利用RBF神经网络对该河流2006~2013年径流量进行"滚动式"预报,并与实测结果进行对比。结果表明:随机森林模型能有效地筛选影响因子,利用这些因子采用RBF神经网络进行径流预报的相对误差均在10%以内,拟合效果很好;"滚动式"长期径流预报结果相对误差的绝对值均在20%以内。
        

引文

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