相空间神经网络模型及其在水文预测中的应用  

Neural Network Model of Phase Space and Its Application in Hydrologic Prediction

作　　者：张利平[1] 王德智[2] 夏军[1] 牛存稳[1] 

机构地区：[1]武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室,湖北武汉430072 [2]河海大学水资源环境学院,江苏南京210098

出　　处：《水电能源科学》2004年第1期5-8,共4页Water Resources and Power

基　　金：中国科学院知识创新工程项目(KZCX2-SW-317);国家自然科学基金资助项目(50379040);国家自然科学基金重大项目(50099620)。

摘　　要：简述了相空间神经网络模型原理和算法,并通过实例讨论了其在水文中长期预测中的应用。将混沌重构相空间理论和神经网络模型相结合,对揭示水文系统复杂的非线性结构是很有效的,经实例研究初步表明,该模型应用在水文中长期预报中是可行的、合理的,数学分析工具更为先进,有很好的预报精度和应用价值。The philosophy and algorithm of a NN model of chaotic phase space are introduced, then its application for hydrology is discussed. It is reasonable and superior to use this model in medium-and-long-term hydrologic prediction. At last, application of the model in the long-term runoff prediction of Baishan Reservoir is shown., the result of calculation shows that the model is highly effective and is worthy of popularization and application?

关 键 词：水文预测 混沌相空间 神经网络 

分 类 号：P338.9[天文地球—水文科学]