基于多神经网络的年径流预测模型提升与应用

该论文标题"多重组合神经网络模型在年径流预测中的应用 (2014年)"主要探讨了在水利水电工程中，如何解决线性组合预测模型存在的精度不高的问题，以及单一预测模型权重不易确定和非线性组合预测模型构建复杂性的问题。作者崔东文提出了一种创新的方法，即利用BP（Backpropagation）、Elman、RBF（Radial Basis Function）和GRNN（Generalized Regression Neural Network）这四种不同的神经网络算法原理来构建多重组合年径流预测模型。 首先，作者将线性预测模型、单一预测模型（如ARIMA、AR等）的预测结果作为一次组合预测模型的输入向量，而实际观测到的径流数据作为输出，构建一个4输入1输出的模型。这样做的目的是通过结合多种模型的优势，提高预测的准确性。接着，将一次组合预测的结果作为二次组合模型的输入，形成一个递进的过程，直至构建出12种不同层次的多重组合模型。 研究以新疆伊犁河雅马渡站的年径流预测为例，通过与包括单一预测模型和IEA-BP模型在内的其他模型预测结果对比，发现多重组合预测模型在预测精度和泛化能力上均有显著提升。具体来说，多重组合模型能够更好地挖掘输入向量之间的潜在关联，并通过神经网络的高度非线性映射能力，有效地处理复杂的径流变化。随着模型组合层数的增加，预测精度呈现出逐渐提高的趋势，表明这种多重组合策略是提高径流预测精度的有效途径。 这篇论文的重点在于探索如何通过集成不同的神经网络技术，创建更为精确和稳健的年径流预测模型，这对于水资源管理和水利工程的设计具有重要的实际意义。它不仅提供了新的预测工具，还可能启发其他领域对多模型集成学习的应用。