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为提高河川径流的中长期预报精度并延长其预见期,采用小波分析充分提取有用信息,基于BP神经网络和GRNN神经网络,构建了两种小波神经网络耦合模型,测试了Daubechies族中9种母波函数对模型模拟效果的影响,并采用合格率(Q_(QR))、平均相对误差(M_(MPRE))、均方根误差(R_(RMSE))和确定性系数(N_(NSE))等指标评价了模型精度。将该模型应用于金沙江流域向家坝水文站未来1~5个月的径流预报,结果显示,相比于传统BP和GRNN模型,耦合模型具有明显优势,且基于小波分析的BP模型预报结果更接近实测值,预报精度更高,其未来4个月的平均相对误差在±20%以内。表明小波分析方法能充分挖掘隐藏在原始数据中的有用信息,可有效提高耦合模型的预报精度延长预见期,在径流预测方面有明显的优越性。 相似文献
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基于主成分分析和BP神经网络的赣江流域中长期径流预报 总被引:1,自引:0,他引:1
针对赣江流域开展水量调度对中长期径流预报的迫切需求,在分析赣江流域径流特性的基础上,以降雨、径流等常规因子和130项大气环流指数等相关因子为预报因子,分别构建基于相关系数法、逐步回归方法、主成分分析法三种因子筛选方法的BP神经网络中长期径流预报模型。研究结果表明,主成分分析方法筛选的预报因子可较好描述未来径流的变化趋势,所构建的基于主成分分析的BP神经网络中长期径流预报模型在率定期和检验期的合格率均满足规范对作业预报模型的精度要求,可作为赣江流域中长期径流预报的支撑模型。研究成果为赣江流域开展水资源优化配置和水量调度提供了依据。 相似文献
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鉴于传统的单一径流预报模型很难描述径流未来变化规律,将自适应变分模态分解(AVMD)与基于组合物理核函数的高斯过程回归(GPR-CK)相结合,构建了AVMD-GPR-CK预报模型,该模型采用AVMD将实测径流分解为多个子序列,对子序列依据其自身特点分别建模,子序列预报结果叠加重构即为最终预报结果。模型应用于金沙江流域向家坝站未来1~12个月的径流预报的结果表明,所有预见期AVMD-GPR-CK模型的确定性系数均大于0.94,平均绝对百分比误差(MMAPE)在±17%以内,预见期在10个月以内时,MMAPE在±10%以内;预报精度明显优于常见的BP、GRNN、RBF、RELM模型。 相似文献
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基于PSO-BP神经网络的短期光伏系统发电预测 总被引:1,自引:0,他引:1
对光伏发电影响因素进行了分析,建立了粒子群算法优化的前向神经网络光伏系统发电预测模型。该模型利用了粒子群算法来优化神经网络内部连接权值和阈值,兼具粒子群和BP神经模型的优点,具有较好的收敛速度,泛化性能与预测精度。将光伏电站发电历史数据与天气情况作为样本,运用所建立的模型进行了训练与预测。结果表明,经过粒子群优化的BP网络模型预测精度高于典型BP网络,验证了该方法的有效性。 相似文献
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为实现天山西部山区喀什河流域冰川融雪区域的水资源可持续开发利用,更好地支撑所在区域工农业生产发展,有必要开展融雪径流中长期水文预报研究。基于相关系数法、主成分分析法及两种方法相结合的综合方法优选预报因子,采用BP神经网络模型和组合小波BP神经网络模型预报径流。结果表明,采用综合方法筛选出的预报因子集合可以得到更好的预报结果;组合小波BP神经网络模型在3个不同方案中的预测效果均优于BP神经网络模型的预测结果,其预报精度更高。研究成果可为该区域融雪径流模拟研究及洪水预报提供参考。 相似文献
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基于灰色关联分析-GA-BP模型的叶绿素a含量预测 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高水体叶绿素a预测精度和收敛速率,提出一种基于灰色关联度分析和遗传算法优化BP神经网络预测水体叶绿素a的方法。即先采用灰色关联度分析法选取合适的水质指标作为输入因子,然后优化网络隐含层的结构参数,引入遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,最后以预测太湖叶绿素a为例进行比较分析。结果表明,优化神经网络隐含层数能进一步提高网络的预测精度、缩短训练时间;灰色关联分析-GA-BP模型相较于BP、GA-BP模型具有更高的预测精度和收敛速度,可为控制水环境监测和决策平台提供科学依据。 相似文献
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针对传统BP神经网络反演渗透参数的准确性很大程度依赖于初始权值和阈值的选择的问题,引入全局寻优能力极强、待调参数较少、收敛速度快的思维进化算法优化BP神经网络,以弥补传统BP神经网络在解决该问题时拟合能力有限、容易陷入局部最优、收敛速度慢的缺陷,进而提出了思维进化算法优化BP神经网络反演渗透参数的新方法。对某混凝土面板堆石坝进行渗透参数反演结果表明,与传统BP神经网络相比,思维进化算法优化BP神经网络具有更好的泛化能力,反演得到的渗压测点水头与实际值吻合更好,渗透参数符合实际。 相似文献
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风速预测对于风力发电并网调度至关重要。基于BP神经网络建立了风速预测模型,并从BP算法及遗传算法自身特点出发,针对BP网络结构确定困难、收敛速度慢等问题,提出创建多种群遗传算法,实现对BP神经网络的结构和权值初始值的同步优化。通过具体算例表明,经优化后的BP算法的收敛步数和计算时间明显减少,预测精度更高,网络整体性能有了显著提高。 相似文献
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针对径流序列不稳定导致预测精度不高的问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)和蝗虫优化算法(GOA)优化相关向量机(RVM)的组合径流预测模型。首先对原始非平稳的径流序列采用VMD得到若干个相对稳定的分量序列,再分别建立RVM预测模型,并采用GOA优化RVM中核函数的参数,最后累加所有分量的预测值得到径流序列的预测值。实例结果发现,较传统的BP神经网络、支持向量机及基于经验模态分解的支持向量机等模型,该模型预测精度更高,预测结果能为水电站的经济运行、水资源的有效利用等提供决策依据。 相似文献
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为提高径流预报精度,采用单相关系数法挑选预报因子,建立了基于遗传算法的参数投影寻踪回归径流预报模型,利用该模型对雅砻江二滩水电站月平均流量进行了预报。结果表明,与BP神经网络模型预报结果相比,投影寻踪回归模型具有更好的预报结果和更高的预报精度。 相似文献