人民黄河
人民黃河
인민황하
Yellow River
2010年
8期
27-29
,共3页
唐家凯%王鹏%高雅玉%项国圣%刘永峰
唐傢凱%王鵬%高雅玉%項國聖%劉永峰
당가개%왕붕%고아옥%항국골%류영봉
回归分析%BP神经网络%RBF神经网络%灰色模型%水文预报
迴歸分析%BP神經網絡%RBF神經網絡%灰色模型%水文預報
회귀분석%BP신경망락%RBF신경망락%회색모형%수문예보
对回归分析法、BP神经网络、RBF神经网络以及灰色GM(1,1)模型用于水文预报的精度进行了对比研究.结果表明:①BP神经网络与RBF神经网络对实测数据有着较好的逼近能力,且预报精度明显优于其他预报方法;②多元线性回归分析对实测数据的模拟能力和预报精度次于神经网络;③灰色模型对随机现象的模拟和预报很难达到精度要求,其水文预报精度不很理想.
對迴歸分析法、BP神經網絡、RBF神經網絡以及灰色GM(1,1)模型用于水文預報的精度進行瞭對比研究.結果錶明:①BP神經網絡與RBF神經網絡對實測數據有著較好的逼近能力,且預報精度明顯優于其他預報方法;②多元線性迴歸分析對實測數據的模擬能力和預報精度次于神經網絡;③灰色模型對隨機現象的模擬和預報很難達到精度要求,其水文預報精度不很理想.
대회귀분석법、BP신경망락、RBF신경망락이급회색GM(1,1)모형용우수문예보적정도진행료대비연구.결과표명:①BP신경망락여RBF신경망락대실측수거유착교호적핍근능력,차예보정도명현우우기타예보방법;②다원선성회귀분석대실측수거적모의능력화예보정도차우신경망락;③회색모형대수궤현상적모의화예보흔난체도정도요구,기수문예보정도불흔이상.
