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| 径流序列的相空间重构神经网络预测模型 | |
| 作者姓名： | 陈南祥 黄强 曹连海 徐建新 |
| 作者单位： | 1. 西安理工大学水利水电学院,陕西西安,710048;华北水利水电学院岩土工程系,河南郑州,450008 2. 西安理工大学水利水电学院,陕西西安,710048 3. 华北水利水电学院岩土工程系,河南郑州,450008 4. 华北水利水电学院水利工程系,河南郑州,450008 |
| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划“863”资助项且（2002AA224291） |
| 摘 要： | 在水文水资源领域中引入混沌理论,将相空间重构理论与神经网络理论相结合,提出了径流时间序列预测模型．通过相空间重构,把一维径流时间序列拓展为多维序列,而多维序列可挖掘更为丰富的信息,有利于神经网络的训练．研究表明,利用神经网络建模可以较好地解决非线性问题,使预测更符合实际．以汉江石泉水库逐月平均入库径流序列为例,建立了径流时间序列相空间重构与神经网络耦合预测模型,计算结果表明,模型有较高的预测精度． |
| 关 键 词： | 径流 相空间重构 神经网络 预测模型 |
| 文章编号： | 1000-1980（2005）05-0490-04 |
| 收稿时间： | 2004-12-10 |
| 修稿时间： | 2004-12-10 |
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