基于小波神经网络的水库来水量预测模型  

A Forecast Model of Reservoir Inflow Based on Wavelet Neural Network

作　　者：张伟[1,2,3] 王聪聪 马文丽[1,2,3] 徐英[2,4] 

机构地区：[1]河海大学水利水电工程学院,南京210098 [2]河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,南京210098 [3]河海大学水资源高效利用与工程安全国家工程研究中心,南京210098 [4]河海大学水文水资源学院,南京210098

出　　处：《三峡大学学报（自然科学版）》2011年第1期9-12,共4页Journal of China Three Gorges University：Natural Sciences

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51079046;50909041;50809025;50879024);水利部公益性项目(201101013);国家科技支撑计划课题(2006BAC14B03;2008BAB29B03);河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室专项基金(2009586012;2010585212);中央高校基本科研业务费项目(2009B08514;2010B20414;2010B14114);中国水电工程顾问集团公司科技项(CHC-KJ-2007-02);江苏省普通高校研究生科研创新计划(CX09B_163Z);高等学校博士学科点专项科研基金(20070294023)

摘　　要：水库来水量预测是水库调度和水资源优化配置的重要依据,所以其预测精度值得引起重视.通过对小波分析理论和神经网络理论的研究,将两者结合起来,运用小波神经理论方法对水库来水量进行预测.取实例进行建模分析,并建立BP模型与之比较分析,计算结果为小波神经网络预测模型的精度比BP高很多,可以用于来水量预测.The forecast of water inflow of a reservoir is an important basis for reservoir operation and optimal allocation of water resources.Therefore,its prediction accuracy is worth attention.Based on the study of wavelet analysis and neural network theory,combining them together,this paper uses wavelet neural theory to predict reservoir inflow.This paper also takes an example to model and analysis,BP model is built to make compatative analysis.As a result,the accuracy of wavelet neural theory model is more higher than that of BP model;that is to say,the model can be used to predict reservoir inflow.

关 键 词：来水量 小波分析 神经网络 BP 预测 

分 类 号：TV124[水利工程—水文学及水资源] P338[天文地球—水文科学]