基于互信息‑核主成分分析‑Elman网络的中长期径流预报方法

摘要

本发明公开了一种基于互信息、核主成分分析和Elman网络的中长期径流集合预报方法，包括以下步骤：收集气象水文资料，建立指标时间序列与径流时间序列一一对应关系；采用标准互信息的方法选出显著且标准互信息高的指标；用核主成分分析法提取筛选的指标数据的主成分；构建Elamn神经网络模型；z‑score标准化主成分后，从中划分出训练样本对网络进行监督训练，划分出检验样本对网络进行检验，计算各评价指标值；重复单次预报多次，取多次预报的集合平均作最终的预报值。本发明可以充分挖掘气象水文资料与径流之间线性、非线性关系，并建立数学关系模型，实现对中长期径流量更加准确、稳定的预报。