当前位置: 首页 > 文章 > 基于集合经验模态分解与Elman神经网络的明渠流量模拟 水资源开发与管理 2016 (5) 23-25+19
Position: Home > Articles > Simulation of open channel flow capacity based on ensemble empirical mode decomposition and Elman neural network Water Resources Development and Management 2016 (5) 23-25+19

基于集合经验模态分解与Elman神经网络的明渠流量模拟

作  者:
徐继红
单  位:
新疆塔里木河流域希尼尔水库管理局
关键词:
神经网络模型;集合经验模态分解;Elman神经网络;流量;模拟
摘  要:
为提高堰闸流量控制系统的有效性,本文基于集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)与Elman神经网络建模,提出一种新的流量预测方法。以新疆库塔干渠东干渠为例,分别对堰闸流量及其控制因子进行EEMD分解,对各尺度下的时间序列建立EEMD-Elman预测模型。结果表明:应用EEMD-Elman神经网络建立流量预测模型,模型预测值与实测值的平均绝对误差为0.079m~3/s,相关决定系数为0.996,标准误差为1.104,模型预测结果与实测值呈极显著性相关。研究结果可为水情自动控制系统的控制目标优化提供有效参考。
译  名:
Simulation of open channel flow capacity based on ensemble empirical mode decomposition and Elman neural network

相似文章

计量
文章访问数: 7
HTML全文浏览量: 0
PDF下载量: 0

所属期刊

推荐期刊