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基于灰色-BP神经网络组合模型的水位预测案例
  • ISSN号：1000-1379
  • 期刊名称：《人民黄河》
  • 时间：0
  • 分类：TV213.4[水利工程—水文学及水资源]
  • 作者机构：[1]水利部水文局(水利信息中心),北京100053, [2]河海大学计算机与信息学院,江苏南京211110
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目（61572171）;中央高校基本科研业务费资助项目（B15020191）.
作者： 马辉[1], 孙颍桃[2], 肖艳[2], 张鹏程[2]
关键词： 灰色模型, BP神经网络模型, 均方误差, 水位预测
中文摘要：

为了提高水位预测的精确度,提出一种将灰色模型和神经网络模型相结合的灰色-BP神经网络预测方法.该方法通过分别计算灰色模型和神经网络模型预测结果的均方误差,按照误差计算权重并重新组合,得到最终的预测结果.研究证明,该方法比灰色模型和神经网络模型预测精度高,预报结果更加接近实测值.

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期刊信息
  • 《人民黄河》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:中华人民共和国水利部
  • 主办单位:水利部黄河水利委员会
  • 主编：薛松贵
  • 地址：郑州市金水路11号
  • 邮编：450003
  • 邮箱：rmhh2010@163.com
  • 电话：0371-66022409
  • 国际标准刊号：ISSN：1000-1379
  • 国内统一刊号：ISSN：41-1128/TV
  • 邮发代号:36-146
  • 获奖情况:
  • 中文核心期刊,全国水利系统优秀期刊、河南省优秀期刊,中国期刊方阵双效期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘（网络版）,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:15119