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Indexed by:期刊论文
Date of Publication:2014-08-25
Journal:水文
Included Journals:PKU、ISTIC、CSCD
Volume:34
Issue:4
Page Number:8-14,67
ISSN No.:1000-0852
Key Words:互信息;神经网络;中长期径流预报
Abstract:针对中长期径流预报因子的选择问题,采用互信息量方法筛选预报模型输入因子,在BP神经网络模型中,分别用均方误差和互信息量作为目标函数,衡量因子复合相关关系,优化选择最终预报因子并应用于碧流河汛期径流预报中.结果表明,基于互信息量筛选的预报因子与BP神经网络模型相结合,可有效识别多个预报因子与预报量间的复合相关性,对中长期径流预报因子的选择有很好参考价值.
