基于多尺度小波变换WNN的灌区灌溉水量研究

作     者：郭兵托 孙素艳 张金萍 李佳艺 GUO Bingtuo;SUN Suyan;ZHANG Jinping;LI Jiayi

作者机构：黄河勘测规划设计研究院有限公司河南郑州450003 水利部水利水电规划设计总院北京100120 郑州大学水利与环境学院河南郑州450001 山西省太原市水利科学研究所山西太原030002 

基　　金：国家重点研发计划项目(2017YFC0404404) 2018年度河南省高校科技创新人才支持计划项目(18HASTIT014) 天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室项目(HESS-1717) 郑州大学2015年优秀青年教师发展基金资助项目(1521323002) 

出 版 物：《人民黄河》 (Yellow River)

年 卷 期：2019年第41卷第11期

页      码：154-158页

摘      要：选取Daubechies(db6)小波系对陆浑灌区1970—2013年的降水量及作物需水量时间序列进行多时间尺度水平分解,以得到的1970—2003年的小波系数为输入数据、灌溉水量为输出数据,构建多尺度小波变换的小波神经网络进行预测模拟,并利用单隐层BP、双隐层BP神经网络和小波神经网络分别进行了预测比较,结果表明:基于多尺度小波变换的小波神经网络模型的模拟精度和预测的稳定性均高于其他3种模型,4种预测模型的预测值平均相对误差排序为单隐层BP神经网络>双隐层BP神经网络>小波神经网络>多尺度小波变换的小波神经网络。

主 题 词：多尺度 小波变换 小波神经网络 灌溉水量 

学科分类：082802[082802] 08[工学] 0828[工学-建筑类] 09[农学] 0815[工学-矿业类] 0903[农学-动物生产类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1000-1379.2019.11.032

馆 藏 号：203824576...