基于小波变换和GRNN神经网络的黑河出山径流模型

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摘要：对黑河山区流域月降水量和气温做Harr小波变换,并作为GRNN神经网络的输入,对黑河出山径流进行模拟和预测验证,效果较好.应用全球变化成果,在不同的气候情景下,对黑河出山径流进行预测.结果表明,黑河出山径流在未来一段时间内,径流量会有一定程度的增加,最终会减少.但模型对气温反应不敏感.去除气温重构的细节系数后,气温也成为一个敏感因素,但径流量却随气温的增加而增加.可推断,引进Haar小波变换的GRNN神经网络模型可应用于径流量对气温不敏感的流域.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/97197X/2001z1/1000513947.html

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关键词：GRNN 小波变换 神经网络 神经网 神经网络模型 小波变换 GRNN神经网络 出山径流 逼近系数 细节系数