入库流量中长期预报中几种方法的对比  

作　　者：唐家凯[1] 王鹏 高雅玉[1] 项国圣[1] 刘永峰[3] 

机构地区：[1]兰州大学西部环境教育部重点实验室,甘肃兰州730000 [2]内蒙古自治区水利水电勘察设计研究院,内蒙古呼和浩特010020 [3]黄河水资源保护科学研究所,河南郑州450004

出　　处：《人民黄河》2010年第8期27-29,共3页Yellow River

基　　金：国家“973”计划项目(G2000048701)

摘　　要：对回归分析法、BP神经网络、RBF神经网络以及灰色GM（1,1）模型用于水文预报的精度进行了对比研究。结果表明：①BP神经网络与RBF神经网络对实测数据有着较好的逼近能力,且预报精度明显优于其他预报方法;②多元线性回归分析对实测数据的模拟能力和预报精度次于神经网络;③灰色模型对随机现象的模拟和预报很难达到精度要求,其水文预报精度不很理想。

关 键 词：回归分析 BP神经网络 RBF神经网络 灰色模型 水文预报 

分 类 号：P333[天文地球—水文科学]