年径流预测的自适应NNBR—ANN耦合模型

• 作 者: 万星 丁晶 严秉忠 张晓丽
• 机 构: 四川大学,四川大学,成都信息工程学院
• 出 处: 四川大学学报(工程科学版)
• 发表日期: 2005年5期
• 关键词: 中长期预测 耦合模型 人工神经网络 最近邻抽样回归模型 遗传算法 mid-long nmoff prediction coupling model Art

以基本遗传算法为基础,优化人工神经网络与最近邻耦合模型的基本参数,得到无参数的自适应NNBR-ANN耦合模型.应用此模型对黄河青铜峡年平均流量进行预测,并与单独的人工神经网络模型和最近邻抽样回归模型预测结果进行比较分析.结果表明:此方法将模型的基本参数进行优化处理,打破传统的定参方法,用于径流预测更加方便适用,且预测精度更高.