郑州大学学报（工学版）
鄭州大學學報（工學版）
정주대학학보（공학판）
JOURNAL OF ZHENGZHOU UNIVERSITY(ENGINEERING SCIENCE)
2007年
3期
121-124
,共4页
径流预报%ANFIS%人工神经网络%影响因子
徑流預報%ANFIS%人工神經網絡%影響因子
경류예보%ANFIS%인공신경망락%영향인자
分析以往年径流预报方法的特点,阐述自适应神经模糊推理系统(adaptive network-based fuzzy inference system,ANFIS),提出年径流预报的ANFIS模型,并将其应用到西北地区某水文站年径流预报中.以MATLAB为工具,依据该地区历年水文资料,对年径流量进行预报.实例结果表明,与改进的ANN模型(最速下降-共轭梯度法、进化单纯形法)相比,本方法计算速度快、泛化能力强、预报精度高,说明ANFIS在年径流预报方面具有良好的适用性.
分析以往年徑流預報方法的特點,闡述自適應神經模糊推理繫統(adaptive network-based fuzzy inference system,ANFIS),提齣年徑流預報的ANFIS模型,併將其應用到西北地區某水文站年徑流預報中.以MATLAB為工具,依據該地區歷年水文資料,對年徑流量進行預報.實例結果錶明,與改進的ANN模型(最速下降-共軛梯度法、進化單純形法)相比,本方法計算速度快、汎化能力彊、預報精度高,說明ANFIS在年徑流預報方麵具有良好的適用性.
분석이왕년경류예보방법적특점,천술자괄응신경모호추리계통(adaptive network-based fuzzy inference system,ANFIS),제출년경류예보적ANFIS모형,병장기응용도서북지구모수문참년경류예보중.이MATLAB위공구,의거해지구력년수문자료,대년경류량진행예보.실례결과표명,여개진적ANN모형(최속하강-공액제도법、진화단순형법)상비,본방법계산속도쾌、범화능력강、예보정도고,설명ANFIS재년경류예보방면구유량호적괄용성.
