首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

集对分析径向基函数神经网络预测模型
引用本文:陈晶,王文圣,李跃清.集对分析径向基函数神经网络预测模型[J].水文,2011,31(2):11-14.
作者姓名:陈晶  王文圣  李跃清
作者单位:1. 中国气象局成都高原气象研究所,四川成都,610072;四川大学水利水电学院,四川成都,610065
2. 中国气象局成都高原气象研究所,四川成都,610072
基金项目:科技基础性工作专项项目,新世纪优秀人才支持计划和中国气象局成都高原气象研究所基金
摘    要:将集对分析与径向基函数神经网络结合,提出了集对分析径向基函数神经网络预测模型。模型思路是将研究对象t-1时和t时的影响因子集构造为集对并计算联系度,由联系度的同一度、差异度、对立度及研究对象t-1时的值为输入,研究对象t时的值为输出,构建径向基函数神经网络。以年径流预测为例研究表明,模型结构清晰、步骤明确、预测精度较高,为集对分析应用于水文预测提供了新思路。

关 键 词:集对分析  径向基函数神经网络  径流预测

Prediction Model of Radial Basis Function Neural Network Based on Set Pair Analysis
CHEN Jing,WANG Wensheng,LI Yueqing.Prediction Model of Radial Basis Function Neural Network Based on Set Pair Analysis[J].Hydrology,2011,31(2):11-14.
Authors:CHEN Jing  WANG Wensheng  LI Yueqing
Institution:CHEN Jing1,2,WANG Wensheng1,LI Yueqing1(1.Chengdu Institute of Plateau Meteorology,Chengdu 610072,China,2.School of Hydraulic Engineering,Sichuan University,Chengdu 610065,China)
Abstract:The proposed SPA-RBFNN prediction model is a combination of set pair analysis(SPA) and radial basis function neural network(RBFNN).The idea of SPA-RBFNN,firstly sets the impact factors of research object in both t-1 and t period of time as a pair,and calculates the connection degree of the pair,then uses its calculated homology degree,difference degree and antinomy degree,along with the situation of research object in t-1 period of time as model input,the situation of research object in t period of time as ...
Keywords:set pair analysis  radial basis function neural network  runoff prediction  
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号