年径流预测的灰色自记忆模型  

Predicting annual runoff with grey self-memory model

作　　者：沈冰[1] 李荣峰[2] 黄领梅[2] 赵长森[2] 

机构地区：[1]西北农林科技大学农业水土工程教育部开放实验室,陕西杨凌712100 [2]西安理工大学水利水电学院,陕西西安710048

出　　处：《西北农林科技大学学报（自然科学版）》2005年第4期132-134,138,共4页Journal of Northwest A&F University(Natural Science Edition)

基　　金：西北农林科技大学农业水土工程教育部开放实验室基金项目;新疆自治区世界银行贷款项目

摘　　要：　将灰色系统建模方法和自记忆建模结合起来,提出了年径流预测的灰色自记忆模型。实例研究表明,灰色自记忆模型能很好地反映动态数据序列的极值趋势,且具有较满意的拟合及预报精度。<Abstrcat>The grey self-memory model for annual runoff was established on grey system and self-memory theory.Examples show that the suggested model can reflect the extreme trend of recorded annual runoff dynamic variation with satisfactory simulation and predicting precision.

关 键 词：年径流 灰色预测 自记忆模型 

分 类 号：P333[天文地球—水文科学]