基于混合神经网络-上下限估计法的河流流量区间预测

陈小云; 刘必劲

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基于混合神经网络-上下限估计法的河流流量区间预测

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为对混合模糊识别和连续性方程的神经网络模型(HNN)进行不确定性分析,采用上下限估计法(LUBE)直接得到神经网络输出层的两个节点值作为区间上下限,将综合评价指标CCWC作为目标函数,寻找最优的预测区间(PI),并以美国乔治亚州Yellow River上测站的日流量和小时流量为例,预测下游河道的区间流量。结果表明,HNN模型在90%、95%置信水平区间具有有效性,其可得到包含更多观测值且宽度更小的预测区间。同时,进一步验证了LUBE在区间预测中应用的合理性。

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来源
《水电能源科学》 |2021年第4期|31-35|共5页
作者
陈小云; 刘必劲;
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作者单位

厦门理工学院土木工程与建筑学院;

福建厦门361024;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TV124;
关键词
区间预测; 神经网络; 上下限估计; 连续性方程; 河流流量;

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