【摘 要】
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为探讨广义回归神经网络(GRNN)、BP、小波神经网络(WAVE)在径流预测中的适用性,以西洞庭湖南咀站为例,通过EMD方法对1956—2008年南咀站月平均径流量序列进行分解,结合相关性
【机 构】
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湖南省水利水电科学研究院,湖南省水利厅
【基金项目】
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湖南省水利科技项目(XSKJ2018179-33);湘水科技([2017]230-30、[2015]245-01)
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为探讨广义回归神经网络(GRNN)、BP、小波神经网络(WAVE)在径流预测中的适用性,以西洞庭湖南咀站为例,通过EMD方法对1956—2008年南咀站月平均径流量序列进行分解,结合相关性分析分离出与安乡、南咀站月平均水位、流量等输入因子相关的IMF分量,引入BP、GRNN、WAVE算法建立径流估算模型,重构南咀站月平均流量序列。结果表明:①除IMF2分量能量最高、振幅最大,贡献率73.238%,南咀站月平均径流量其他分量随分量级数增大,振幅减小,能量减小,周期增大,贡献率减小;②南咀站月平均流量分量IM
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