相空间RBF神经网络：江水浊度非线性预报方法

本篇论文主要探讨了基于相空间重构的径向基函数(RBF)神经网络在江水浊度预报中的应用。作者张巧玲和齐维贵来自哈尔滨工业大学，针对江水浊度序列非线性非平稳特性，提出了新的预报方法。他们首先对现场获取的江水浊度数据进行预处理，构建样本集，确保数据质量。接着，使用虚假邻域法确定最小嵌入维数，这是一种关键步骤，因为它关系到时间序列的动态信息保留。通过互信息法，研究人员计算出最佳的延迟时间，以便更准确地捕捉序列中的趋势和周期性。 在相空间重构阶段，他们依据嵌入维数和延迟时间对数据进行处理，将时间序列转化为更具可解释性的相空间表示，这有助于揭示潜在的混沌结构和动力学规律。随后，利用重构后的相空间数据，构建RBF神经网络模型，这种模型因其自适应性和逼近能力强，被用于构建复杂的非线性关系。模型训练完成后，研究人员通过对比实验，将这种方法与传统的SISO-RBF神经网络和BP神经网络进行性能评估，结果显示基于相空间重构的RBF神经网络在预报精度和训练速度上具有优势。 关键词涵盖了研究的核心内容，即江水浊度、预报方法、相空间重构以及RBF神经网络。整体来看，这项研究旨在利用混沌理论和非线性模型提高江水浊度的预报能力，为河流管理、生态评价和水资源利用提供科学依据和技术支持。通过实证分析，论文验证了这种方法的有效性和实用性，为未来水文预测领域的研究提供了新的视角和方法。