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基于BP神经网络马尔科夫模型的径流量预测
  • ISSN号:1671-8844
  • 期刊名称:武汉大学学报(工学版)
  • 时间:0
  • 页码:14-17
  • 语言:中文
  • 分类:TV21[水利工程—水文学及水资源]
  • 作者机构:[1]西安理工大学西北水资源与环境生态教育部重点实验室,陕西西安710048
  • 相关基金:国家自然基金资助项目(编号:50679070,50709027);陕西省教育厅专项(编号:07JK325).
  • 相关项目:河川径流时间序列解耦方法研究
中文摘要:

讨论了马尔科夫链状态划分的黄金分割率法和“马氏性”检验法,并针对BP神经网络预测和马尔科夫预测的优缺点,提出了BP神经网络与马尔科夫相耦合的BP神经网络马尔科夫模型,以石泉水库年入库径流苗为例,验证了该方法的可行性.

英文摘要:

This paper discusses the methods of dividing of state space with Golden Ratio and Markov property test. Aiming at the advantages and disadvantages of BP neural network and Markov prediction model, a new method is presented based on analyzing BP neural network theory and Markov theory. This prediction model is identified by taking prediction of annual runoff variation into the Shiquan Reservoir.

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期刊信息
  • 《武汉大学学报:工学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:武汉大学
  • 主编:李晓红
  • 地址:武汉市 珞珈山
  • 邮编:430072
  • 邮箱:ejwhu@whu.edu.cn
  • 电话:027-68755516 68752082
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-8844
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1675/T
  • 邮发代号:38-18
  • 获奖情况:
  • 水利工程类核心期刊,全国优秀高校自然科学学报,湖北省优秀期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,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:11402