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基于NAR神经网络的月径流量预测

依韬 贺

2020水电水利Engineering被引 16开放获取

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摘要

径流预测对于区域水资源的综合开发利用、合理配置、高效管理具有重要指导作用。月径流序列是典型的非平稳时间序列,NAR神经网络是一种基于时间序列的动态神经网络预测模型,在解决一些非线性,或者人们对其本质了解还不够清楚的复杂问题上表现良好,表现出了良好的智能特性。本文在某水文站50年历史月径流量的基础上,建立NAR神经网络模型对该水文站未来24个月的径流量进行预测,预测结果的确定性系数为0.8367,预测方案的有效性为乙等,对于该区域的水文工作的开展具有重要现实意义。

引用本文(GB/T 7714)

依韬 贺. 基于NAR神经网络的月径流量预测[J]. 水电水利, 2020.

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DOI:https://doi.org/10.32629/hwr.v4i6.3111

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