Elman模型在黄河上游年径流预测中的应用  

作　　者：徐留兴[1] 梁川[2] 王上辅[2] 

机构地区：[1]四川师范大学地理与资源科学学院,四川成都610065 [2]四川大学水电学院,四川成都610065

出　　处：《人民黄河》2006年第11期24-25,41,共3页Yellow River

基　　金：国家重点基础研究发展计划(2003CB415202)

摘　　要：E lm an递归神经网络具有上下层,它将隐含层前一时刻的输出反馈到当前时刻的输入,这种反馈连接使E lm an网络能够检测随时间变化的序列信息;径流是一种受时间变化影响比较大的信息。因此,采用E lm an神经网络理论进行径流预测比较符合径流随时间变化的特点。利用黄河青铜峡水文站数百年的天然年径流时间序列,采用E lm an递归神经网络对黄河青铜峡的天然年径流进行预测分析,结果表明,该模型应用在黄河上游的长期预测中是合理、可行的。

关 键 词：ELMAN神经网络 径流预测 黄河上游 

分 类 号：TV121[水利工程—水文学及水资源] TV882.1