基于PCA-ESN模型的潘家口水库水位预测研究

作者：龚莎; 彭宏玉

来源：唐山学院学报, 2020, 33(03): 37-67.

DOI：10.16160/j.cnki.tsxyxb.2020.03.008

• 潘家口水库
• 回声状态网络模型
• 主成分分析法
• 水位预测

选择河北省潘家口水库为研究对象,采用PCA算法对数据进行预处理,选取新的主成分作为输入变量,再通过ESN模型对水库水位进行预测。实验结果表明,历史水位、降水量2个因素的变化对水位有较大的影响;ESN预测模型能较好地预测水位变化趋势,误差小,精度高,应用在水位预测上具有可行性和有效性。

• 单位
  唐山学院; 西南交通大学