| 日含沙量时间序列的混沌识别与预测研究 |
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| 引用本文： | 王秀杰,练继建. 日含沙量时间序列的混沌识别与预测研究[J]. 泥沙研究, 2008, 0(2): 24-26 |
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| 作者姓名： | 王秀杰 练继建 |
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| 作者单位： | 天津大学,建筑工程学院,天津,300072 |
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| 摘 要： | 运用关联指数饱和法和改进的最大Lyapunov指数方法对流域产沙系统进行了混沌识别,结果表明日含量序列具有混沌特性.并以重构相空间的饱和嵌入维数作为神经网络输入层节点数,将混沌理论和神经网络二者有机结合,建立了混沌神经网络模型.将该模型用于黄河上游头道拐水文站汛期日含沙量预测,结果表明,该模型应用在汛期日含沙量预测中具有较高的精度.
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| 关 键 词： | 混沌 饱和嵌入维数 神经网络 日含沙量 相空间重构 |
| 文章编号： | 0468-155X(2008)02-0024-03 |
| 修稿时间： | 2007-01-04 |
Study on chaotic analysis and prediction of daily sediment concentration |
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| WANG Xiu-jie,LIAN Ji-jian. Study on chaotic analysis and prediction of daily sediment concentration[J]. Journal of Sediment Research, 2008, 0(2): 24-26 |
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| Authors: | WANG Xiu-jie LIAN Ji-jian |
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| Abstract: | |
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