日径流序列MISO预测的NLP应用模式研究  

作　　者：邓红霞[1] 李存军[2] 刘政[3] 孙熠[3] 

机构地区：[1]四川省紫坪铺开发有限责任公司,四川成都610091 [2]四川大学建筑与环境学院,四川成都610065 [3]四川大学水利水电学院,四川成都610065

出　　处：《人民黄河》2008年第12期31-33,共3页Yellow River

基　　金：国家自然科学基金资助项目(50679047);四川大学青年教师科学基金资助项目(06016);四川交通职业技术学院2007年科研基金资助项目(2007-170-072007-580-08)

摘　　要：以广西梧江流域阳朔、恭城和平乐3个水文站1973～2001年的日径流量为例,研究了不同组合工况下的M ISO预测的NLP应用效果。结果表明：与线性处理方法相比,采用非线性变换方法预测性能仍然提高较大;与不同变换的组合相比,各输入输出序列均采用相同的变换方法或相同变换特征的NLP方法,可以得到更高的预测精度。

关 键 词：NLP MISO预测 神经网络 日径流序列 

分 类 号：P333[天文地球—水文科学]