基于FN—SPA模型的降雨径流预测

发布时间：2021-05-25 18:29

　　为了提高降雨径流的预测精度,提出一种基于泛函网络与集对分析（FN—SPA）的预测模型。该模型采用集对分析对网络训练样本进行优化,然后使用泛函网络进行预测。计算机仿真结果表明,与神经网络模型相比较,该模型的预测精度更高。 

【文章来源】：皖西学院学报. 2020,36(05)

【文章页数】：4 页

【文章目录】：
1 FN—SPA模型理论
    1.1 泛函网络简介
    1.2 泛函网络学习算法
    1.3 集对分析
    1.4 FN—SPA模型原理
2 FN—SPA模型算法
3 计算机仿真
4 结语


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于弹性梯度下降算法的BP神经网络降雨径流预报模型[J]. 金保明,卢光毅,王伟,杜伦阅.  山东大学学报(工学版). 2020(03)
[2]基于长短时记忆神经网络（LSTM）的降雨径流模拟及预报[J]. 殷兆凯,廖卫红,王若佳,雷晓辉.  南水北调与水利科技. 2019(06)
[3]降雨径流预报瞬时单位线推求分析[J]. 罗萍萍.  黑龙江水利科技. 2016(07)
[4]集对分析及其初步应用[J]. 赵克勤.  大自然探索. 1994(01)



本文编号：3205809