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基于人工神经网络的黄河源区枯季径流预报

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【作者】 车骞； 王根绪； 畅俊杰； 姜秀娜；

【机构】 兰州大学资源环境学院； 黄河水利委员会上游水文水资源局； 兰州大学资源环境学院 甘肃兰州730000黄河水利委员会上游水文水资源局； 甘肃兰州730030； 甘肃兰州730000中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所； 四川成都610041； 甘肃兰州730000；

【摘要】 分析了黄河源区枯季径流的影响因素,并选取基于枯季径流形成机理的、与径流相关性高的因子作为人工神经网络模型的输入,运用误差逆传播算法的多层前向网络,利用VC++语言调用随机函数克服了网络全局寻优的缺陷,建立了黄河源区枯季径流预报的BP模型。对黄河源区枯季径流长期预报的结果表明,ANN( 7, 1, 15, 1 )模型预报结果精度高,容错能力强,是枯季径流预报的有效手段。

【关键词】 人工神经网络； 径流预报； 枯季径流； 黄河源区；
【基金】 国家自然科学基金资助项目(30270255)。
  • 【分类号】P338.2
  • 【被引频次】9
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