文章摘要
刘 达,罗维平.基于时间序列神经网络的河流水位预测[J].纺织大学学报,2022,35(4):
基于时间序列神经网络的河流水位预测
  
DOI:
中文关键词: BP 神经网络  时间序列  水位预测
英文关键词: 
基金项目:
作者单位
刘 达 武汉纺织大学 机械工程与自动化学院湖北 武汉 430200 
罗维平 武汉纺织大学 机械工程与自动化学院湖北 武汉 430200 
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中文摘要:
      针对我国每年频繁发生的洪涝灾害及河流航道通行困难等问题,构建了一个基于时间序列神经网络的高 精度的河流水位预报模型,该模型能够有效预测河流水位值,进而及时做出应急处理,减少对生命财产造成的损 失。该模型采用湖北省武汉市某水位站 2019 年 7 月 29 日至 2020 年 5 月 28 日的逐时水位时间序列作为训练样本 进行训练, 2020 年 5 月 29 日至 2021 年 8 月 28 日的逐时水位组成的 500 个数据为测试样本进行检验。该模型的 预测水位值与真实水位值之间的平均绝对误差为 0.00663,均方根误差为 0.08143,平均绝对百分比误差为 0.23785%,预测精度极高,具有较强实际应用前景。
英文摘要:
      
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