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王文副教授在《Journal of Hydrology》发表SCI文章

 [添加时间:2007-1-20 10:25:55]
      王文副教授等2006年在《Journal of Hydrology》第324卷发表署名论文“Forecasting daily streamflow using hybrid ANN models (采用混合人工神经网络模型进行日流量预报)”。本论文针对单变量的日流量过程,根据“分而治之”的思路,采用混合的神经网络(ANN)模型进行日流量过程的预报试验。论文考虑了三种不同方式的神经网络混合方式,即基于门限值的ANN、基于聚类的ANN及基于周期(季节性)的ANN,并将这三种方式与不混合的常规的ANN模型进行了比较。同时,建模中考虑了不同的预处理方式(标准化、对数化、缩尺度化、除季节性及这几种方式的不同组合)对预报结果的影响,并对ANN模型选择问题进行了讨论。比较结果表明,三种ANN混合模型中,基于周期、同时采取季节模糊分区的ANN模型预报效果最好,与常规ANN相比,这种混合模型在短期预报中也具有更好的预报精度。
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