%0 Journal Article
%T 非平稳时间序列的动态水位神经网络预报模型
%A 薛联青
%A 崔广柏
%A 陈凯麒
%J 湖泊科学
%D 2002
%R 10.18307/2002.0103
%X 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.
%K 时间序列
%K 预报模型
%K 水位
%K 回水影响
%K 神经网络
%U http://www.jlakes.org/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20020103&flag=1