發(fā)布時間：2017-10-21 16:15

  本文關鍵詞：基于改進多元模糊均生函數(shù)的天然徑流預測及其驗證

  更多相關文章： 水文預測 天然徑流 改進多元模糊均生函數(shù) 最優(yōu)子集回歸 渭河

【摘要】：天然徑流的計算是區(qū)域水資源評價和水利水電工程設計的基礎。在綜合前人已有成果的基礎上,提出了改進多元模糊均生函數(shù)時間序列預測模型。模型有機整合了模糊均生函數(shù)、逆推思想、提取優(yōu)勢周期、外部預測因子以及最優(yōu)子集回歸等思想和方法,解決了傳統(tǒng)模型中周期算法的臨近數(shù)據(jù)失效、模型結果僅具有統(tǒng)計意義等問題。模型被運用于渭河流域咸陽站的天然徑流預測,并從分布特征、統(tǒng)計參數(shù)、降水徑流關系三個方面對其結果的可靠性和方法的有效性進行了驗證。結果表明,該模型適用于天然徑流預測,且可獲得較高的預測精度。
【作者單位】： 長安大學環(huán)境科學與工程學院;長安大學旱區(qū)地下水文與生態(tài)效應教育部重點實驗室;河北省石津灌區(qū)管理局;
【關鍵詞】： 水文預測 天然徑流 改進多元模糊均生函數(shù) 最優(yōu)子集回歸 渭河
【基金】：國家自然科學基金(51379014) 陜西省科學技術研究發(fā)展計劃項目(2014KJXX-54)
【分類號】：P333
【正文快照】： 石津灌區(qū)管理局,石家莊050051)0引言均生函數(shù)時間序列預測模型是魏鳳英等[1]在20世紀90年代提出的預報模型,其核心理念是將原始序列通過均生函數(shù)轉化為一系列可體現(xiàn)不同周期特性的基函數(shù),并開展預測,以此提高整體預測精度。眾所周知,在預測過程中,自回歸(AR)、自回歸滑動平均(

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本文編號：1074249