二滩水电站日平均流量预测

作者：吴世勇; 马光文; 刘媛媛; 练继建

来源：水利水电技术, 2005, (11): 11-14.

DOI：10.13928/j.cnki.wrahe.2005.11.004

• 流量预测
• AR模型
• BP人工神经网络模型
• 二滩水电站 discharge prediction
• AR Model
• BP Artifical Neural Network Model
• Ertan Hydropower Station

分别利用分期平稳自回归模型———AR模型(Autoregressive Model)和BP人工神经网络模型(Back Propagation ArtificalNeuralNetwork Model)对二滩水电站的日平均流量序列进行了预测。通过计算可知,分期平稳回归模型和人工神经网络模型都可以很好的解决日平均径流的预测问题,误差都比较小。但分期平稳回归模型计算繁琐,不能及时、快速得到计算结果,而人工神经网络模型计算快速,占用内存小,还有很好的容错性,在数据不完全的情况下,也能及时准确地得到径流预报值。

• 单位
  四川大学; 二滩水电开发有限责任公司; 天津大学