三峡大学学报（自然科学版）2011，Vol.33Issue(1)：9-12,4.
基于小波神经网络的水库来水量预测模型
A Forecast Model of Reservoir Inflow Based on Wavelet Neural Network
摘要
Abstract
The forecast of water inflow of a reservoir is an important basis for reservoir operation and optimal allocation of water resources.Therefore, its prediction accuracy is worth attention.Based on the study of wavelet analysis and neural network theory, combining them together, this paper uses wavelet neural theory to predict reservoir inflow.This paper also takes an example to model and analysis, BP model is built to make compatative analysis.As a result, the accuracy of wavelet neural theory model is more higher than that of BP model; that is to say, the model can be used to predict reservoir inflow.关键词
来水量/小波分析/神经网络/BP/预测分类
建筑与水利引用本文复制引用
张伟,王聪聪,马文丽,徐英..基于小波神经网络的水库来水量预测模型[J].三峡大学学报（自然科学版）,2011,33(1):9-12,4.基金项目
国家自然科学基金资助项目(51079046,50909041,50809025,50879024) （51079046,50909041,50809025,50879024）
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江苏省普通高校研究生科创新计划(CX09B_163Z) （CX09B_163Z）
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