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River channel flood forecasting method of coupling wavelet neural network with autoregressive model

Journal of Southeast University(English Edition) 2008年第1期24卷 90-94页

作者：李致家周轶马振坤河海大学水文水资源学院南京210098

Based on analyzing the limitations of the commonly used back-propagation neural network （BPNN）, a wavelet neural network （WNN） is adopted as the nonlinear river channel flood forecasting method replacing the BPNN. The WNN has the characteristics of fast convergence and improved capability of nonlinear approximation. For the purpose of adapting the timevarying characteristics of flood routing, the WNN is coupled with an AR real-time correction model. The AR model is utilized to calculate the forecast error. The coefficients of the AR real-time correction model are dynamically updated by an adaptive fading factor recursive least square（RLS） method. The application of the flood forecasting method in the cross section of Xijiang River at Gaoyao shows its effectiveness.

关键词： river channel flood forecasting wavel'et neural network autoregressive model recursive least square( RLS) adaptive fading factor

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