非平稳时间序列的动态水位神经网络预报模型

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摘要：水文预报系统是一个复杂的非线性动力学过程,站点水位受各种因素的影响不仅呈现出非平稳动态随机变化特性,而且各因素间的关系也很难确定.淮河流域五河站水位由于受到洪泽湖回水影响及季节性的影响,也呈现出这一动力学的非平稳特性,因此本文在考虑了相关站点和回水影响的基础上,建立了一种多站变量时间序列的神经网络预报模型,预报结果表明该方法预测效果较好,运行简单.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/97421X/200201/6054384.html

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关键词：非平稳时间序列 时间序列 神经网络 非平稳 神经网 时间序列 预报模型 水位 回水影响 神经网络