针对防洪减灾的问题,通过将集合预报概念应用于人工神经网络,综合考虑样本和参数等因素的影响,构建集合神经网络模型,以降低单一神经网络模型的不确定性.针对初始值扰动和样本重采样两方面分别产生集合成员,由简单平均和贝叶斯模型加权平均整合预报输出,构建龙泉溪流域预见期为1～3 h的集合洪水预报.结果表明,相对于单一神经网络,集合神经网络模型有效地提高预测的精度.从均方根误差上看,集合神经网络模型性能比单一神经网络模型提升了15％～35％.在众多集合策略中,以初始值扰动和简单平均操作最简单,模型预报输出有16％～32％的提升,重采样和贝叶斯模型加权平均的组合效果使预报精度改进了22％～35％.
洪水预报 人工神经网络(ANN) 贝叶斯模型加权平均(BMA) 集合预报