本文關(guān)鍵詞：ANN、ANFIS和AR模型在日徑流時間序列預(yù)測中的應(yīng)用比較

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【摘要】：水文預(yù)測是水文學(xué)為經(jīng)濟(jì)和社會服務(wù)的重要方面。其預(yù)報結(jié)果不僅能為水庫優(yōu)化調(diào)度提供決策支持,而且對水電系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行、航運(yùn)以及防洪等方面具有重大意義。自回歸模型(AR模型)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)和自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)(ANFIS)在日徑流時間序列中應(yīng)用廣泛。將這三種模型應(yīng)用于桐子林的日徑流時間序列預(yù)測中,不僅采用納什系數(shù)(NS系數(shù))、均方根誤差(RMSE)和平均相對誤差(MARE)為評價指標(biāo),對三種模型的綜合性能進(jìn)行了比較。而且,在對三種模型預(yù)測結(jié)果的平均相對誤差的閾值統(tǒng)計基礎(chǔ)上,分析了三種模型的預(yù)測誤差分布。同時,通過研究模型性能指標(biāo)隨預(yù)見期的變化過程評價了三種模型不同預(yù)見期下的預(yù)測能力。結(jié)果表明ANFIS相對于ANN和AR模型不僅具有更好的模擬能力、泛化能力,而且在相同的預(yù)見期下具有更優(yōu)的模型性能,可以作為日徑流時間序列預(yù)測的推薦模型。
【作者單位】： 四川大學(xué)水利水電學(xué)院;中國水利水電科學(xué)研究院;
【關(guān)鍵詞】： 自回歸模型 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng) 日徑流時間序列預(yù)測
【基金】：“十二五”國家科技支撐計劃項目(2013BAB05B00)~~
【分類號】：P338
【正文快照】： 網(wǎng)絡(luò)出版地址:http://www.cnki.net/kcms/detail/13.1334.TV.20161021.1602.032.html水文預(yù)測是防汛、抗旱和水資源利用等重大決策的重要依據(jù),歷來受到各方面的關(guān)注。目前應(yīng)用廣泛的水文預(yù)測模型可以分為數(shù)據(jù)驅(qū)動模型和過程驅(qū)動模型。過程驅(qū)動模型是以水文學(xué)概念為基礎(chǔ),對徑流

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本文編號：1067240