T-S-K模糊逻辑算法在抚河水文预报中的应用
DOI:
作者:
作者单位:

作者简介:

朱冰(1986-),女,浙江绍兴人,工程师,从事水文情报预报工作。 E-mail:zhubing@mwr.gov.cn

通讯作者:

中图分类号:

P338

基金项目:


Hydrological Forecasting based on T-S-K Fuzzy Logic System in Fuhe River Basin
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    目前我国水文机构存有大量的水文数据,如何充分有效地利用智能算法对这些数据进行分析和挖掘,降低预测的复杂度并提高水文预测的精度,是水文预报的一个重要的发展方向。数据挖掘中的T-S-K模糊逻辑算法从大量数据中提取未知、可操作、有相关性的水文模式和关系用于水文预报。本文以抚河上下游3个重要水文站历史数据为实例,建立T-S-K模糊逻辑算法水文预报,分析结果表明该算法所建模型误差较小,预测精度高,可满足实际水文预报需求。

    Abstract:

    A large amount of hydrological data stores in hydrological institutions in our country. In order to improve the accuracy of hydrological forecasts and to lower the complexity of the forecast, a important research direction is how to use intelligent algorithm to analyze the data. T-S-K fuzzy logic system is one of the opinions. The Takagi- Sugeno-Kang (T-S-K) fuzzy system is adopted in this study to establish the relationship between the observed downstream discharges and the observed upstream discharges in the Fu River basin. The result shows that the quality of the modle built by T -S -K fuzzy logic system is good, the forecast accuracy is high, the forecast model quite meet the practical application requirements.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2014-07-05
  • 最后修改日期:
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2022-06-21
  • 出版日期: