影響河流水位的因素眾多,鑒于傳統(tǒng)的單變量水文預(yù)測模型無法充分考慮眾多因素,提出了一種基于AR-RNN的多變量水位預(yù)測模型。模型包含循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）與自回歸模型（AR）兩個(gè)部分。RNN部分為模型引入了大量的非線性層,幫助模型擬合水文序列中的非線性成分。但是大量的非線性層降低了模型對(duì)于線性成分的敏感性,AR部分可以提高模型對(duì)于線性成分的敏感性,使得模型在水位峰值處的預(yù)測更加準(zhǔn)確。將AR-RNN模型應(yīng)用于四川省清溪河流域的水位預(yù)測中,結(jié)果表明:相對(duì)于ARIMA模型、SVR模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),AR-RNN模型的預(yù)測精度更高。 

【文章頁數(shù)】：6 頁

【文章目錄】：
1 基于AR-RNN的多變量水位預(yù)測模型
    1.1 模型基本原理
    1.2 模型的輸入與輸出
    1.3 模型的訓(xùn)練
2 數(shù)據(jù)分析及處理
    2.1 原始數(shù)據(jù)
    2.2 數(shù)據(jù)處理
3 結(jié)果驗(yàn)證
    3.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)
    3.2 AR-RNN與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、SVR,ARIMA模型的對(duì)比
    3.3 AR-RNN與RNN模型的對(duì)比
4 結(jié) 論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]水文時(shí)間序列的特性分析及預(yù)測研究[D]. 杜懿.廣西大學(xué) 2018



本文編號(hào)：3723992