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人工神经网络在径流影响因子滞后性研究中的应用

Application of ANN in study of hysteretic nature of factors influencing inflow runoff

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【作者】 冉笃奎李敏武晟解建仓

【Author】 RAN Du-kui1,2,LI Min3,WU Sheng1,4,XIE Jian-cang11.Key Lab of Northwest Water Resources and Environment Ecology of MOE,Xi’an University of Technology,Xi’an 710048,China 2.Hanjiang Hydropower Development Co.,Ltd,Danjiangkou,Hubei 442700,China 3.Northwest Investigation and Design Institute,Xi’an 710065,China 4.Northwest Electric Power Design Institute,Xi’an 710075,China

【机构】 西安理工大学西北水资源与环境生态教育部重点实验室汉江水电开发有限责任公司西北勘测设计研究院西北电力设计研究院

【摘要】 根据径流量的影响因素往往具有滞后性的特点,在构建神经网络时,从模型复杂度、训练精度、预测精度等方面综合分析了该特性的影响大小,获得了分析滞后性影响的方法。实例表明该方法能够准确判断出滞后时段的大小,为提高径流预报的准确性提供了一条有效的途径。

【Abstract】 The hysteretic nature of runoff’s influencing factors’is considered,the influencing degree of the hysteretic nature is tested from aspects of complexity,training precision,prediction accuracy of model during structuring ANN model,then the method of analyzing hysteretic nature’s influence is advanced.The result of example study demonstrates that the lag effect time can been accurately predicted by the way,an effective way is given to improve the accuracy of runoff forecast.

【基金】 国家自然科学基金No.50279041;国家高技术研究发展计划(863)No.2005AA113150~~
  • 【文献出处】 计算机工程与应用 ,Computer Engineering and Applications , 编辑部邮箱 ,2009年30期
  • 【分类号】P333.1;TP183
  • 【被引频次】5
  • 【下载频次】163
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