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| 中长期径流预报中PCA-IBP模型的改进算法研究 | |
| 作者单位： | ;1.郑州大学西亚斯国际学院 |
| 摘 要： | 径流预报的信息有很大的相关性,这是必须在预报工作中避免的,同时,这些信息的维度较高,且以往处理这些信息的数学模型计算复杂度较高.针对以上问题提出了一种混合主成分分析方法(PCA,Principal Component Analysis)和改进BP(Improved Back Propagation)神经网络模型的中长期径流预报模型(PCA-IBP),此种方法可以很好地避免以上不足,可以进一步提高模型计算效率.实际数据验证表明,提出模型预报的精准程度以及效率都较传统的BP神经网络预报模型有所改善. |
| 关 键 词： | 径流预报 主成分分析 BP神经网络 模型 算法 |
The Improved Algorithm of PCA-IBP Model in Medium and Long-Term Runoff Forecast |
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