本文關(guān)鍵詞：集合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的洪水預報

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【摘要】：針對防洪減災(zāi)的問題,通過將集合預報概念應(yīng)用于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),綜合考慮樣本和參數(shù)等因素的影響,構(gòu)建集合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,以降低單一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的不確定性.針對初始值擾動和樣本重采樣兩方面分別產(chǎn)生集合成員,由簡單平均和貝葉斯模型加權(quán)平均整合預報輸出,構(gòu)建龍泉溪流域預見期為1~3h的集合洪水預報.結(jié)果表明,相對于單一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),集合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有效地提高預測的精度.從均方根誤差上看,集合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型性能比單一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型提升了15%~35%.在眾多集合策略中,以初始值擾動和簡單平均操作最簡單,模型預報輸出有16%~32%的提升,重采樣和貝葉斯模型加權(quán)平均的組合效果使預報精度改進了22%~35%.
【作者單位】： 浙江大學建筑工程學院水文與水資源工程研究所;浙江大學建筑工程學院建筑學系;
【關(guān)鍵詞】： 洪水預報 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN) 貝葉斯模型加權(quán)平均(BMA) 集合預報
【基金】：教育部博士點新教師資助項目(J20131413) 浙江省教育廳一般資助項目(N20130036)
【分類號】：TV87;TP183
【正文快照】： 洪水預報是國內(nèi)外備受關(guān)注的議題,也是水利防災(zāi)事業(yè)發(fā)展上的主要趨勢之一.近年來,受到全球氣候變化的影響,水文極端事件的頻率和影響程度呈上升趨勢.因此,構(gòu)建有效的洪水預報模型,具有強烈的緊迫性和必要性.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于水文相關(guān)的研究,如城市用水量、洪水預/警報、河流

【相似文獻】

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本文編號：1090605