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基于三种中长期预报模型的集合预报模型在漓江桂林段的应用

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基于漓江桂林断面历史长序列旬尺度径流资料,分别采取BP神经网络模型、多元线性回归模型以及EL-MAN神经网络模型对样本数据进行训练并模拟,训练模型参数并统计模拟误差.采取上述3种中长期径流预报模型对漓江桂林断面2016年的年、月、旬尺度流量进行预报,并采用加权平均法建立集合预报模型.将集合预报结果与上述3种模型预报结果进行比较并分析,结果表明采用加权平均法的集合预报模型可有效集合各种模型的优势,显著提高了预报精度.
The Application of Ensemble Forecasting Model Based on Three Long-term Runoff Forecasting Models in Guilin Section of the Lijiang River

李宏亮

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广西壮族自治区水利电力勘测设计研究院,南宁530023

BP神经网络 多元线性回归 ELMAN神经网络 集合预报

2019

中国农村水利水电
水利部中国灌溉排水发展中心 水利部农村水电及电气化发展局 武汉大学 中国国家灌溉排水委员会

中国农村水利水电

CSTPCD北大核心
影响因子：0.655
ISSN：1007-2284
年,卷(期)：2019.(11)
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