粒子群小波人工神经网络组合模型的径流预测

详细信息   全文下载|推荐本文 |

• 出版年：2009
• 作者：杨道辉；马光文；杨梅
• 单位1：四川大学能源发展研究中心
• 单位2：二滩水电开发有限责任公司
• 出生年：1982
• 学历：博士研究生
• 语种：中文
• 作者关键词：径流预测；粒子群算法；小波分析；人工神经网络
• 起始页：4
• 总页数：3
• 经费资助：国家自然科学基金重点项目（50539140）；国家自然科学基金项目（50679098）
• 刊名：水力发电
• 是否内版：否
• 刊频：月刊
• 创刊时间：1954
• 主管单位：国务院国有资产监督管理委员会
• 主办单位：中国水电工程顾问集团公司
• 主编：马连城
• 地址：北京德外六铺炕北小街2号
• 邮编：100011
• 电子信箱：waterpower1954@sohu.com
• 卷：35
• 期：01
• 期刊索取号：P472.06144-2
• 核心期刊：中文核心期刊；中国科技核心期刊；中国期刊方阵双百期刊；全国优秀科技期刊；电力工业部优秀科技期刊；北京全优科技期刊

摘要

为了克服传统径流过程预测容易产生累积误差的缺点，提高径流预测精度，提出了一种基于粒子群小波人工神经网络组合模型的月径流过程预测算法，该算法具有原理简单、实用性强等特点。将该算法用于预测某电厂月径流过程计算，结果表明，其预测结果精度高，可为水电厂提供可靠的入库径流，对水电厂制定合理的运行方式有重要作用。