自适应神经模糊推理系统在月径流预测中的应用

China Water Transport(2019)

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摘要
径流分析是水文分析计算中的重要组成部分.在人类活动、地理位置和气候变化等诸多因素的作用下,径流的变化错综复杂,导致径流预测变得较为困难.本文选取黄河上游的兰州站1955~1985年共31年的月径流数据资料,通过MATLAB的编程实现自适应神经模糊推理系统(ANFIS)在兰州站月径流预测中的应用,并通过相对误差(δ)、均方根误差(RMSE)、相关系数(R)三个指标对预测结果进行评价.结果表明,通过ANFIS对兰州站进行月径流预测,所得到的预测值较为准确,同时,该方法对月径流的变化趋势预测同样较为准确,具有较强的适应性.因此,该方法是一种在径流预测或水文预测中值得探索或推广的方法.
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