典型下垫面径流系数预测的神经网络方法研究-中国学术期刊网络出版总库

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典型下垫面径流系数预测的神经网络方法研究

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【英文篇名】	Runoff Coefficient Forecast of Typical Underlying Surface Based on Neural Network Method
【下载频次】	★★★★★
【作者】	武晟; 解建仓; 汪志荣; 黄铎; 汪雅梅;
【英文作者】	WU Sheng1; XIE Jian-cang1; WANG Zhi-rong2; HUANG Duo3; WANG Ya-mei1(1.Research Institute of Water Resource; Xi'an University of Technology; Xi'an 710048; 2.School of Environment Science and Safety Engineering; Tianjin Institute of Technology; Tianjin 300191; 3.Management School; Xi'an 710048);
【作者单位】	西安理工大学水资源研究所; 天津理工大学环境科学与安全工程学院; 西安理工大学管理学院; 西安理工大学水资源研究所西安;
【文献出处】	环境科学与技术 , Environmental Science & Technology, 编辑部邮箱 2007年 05期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊 CJFD收录刊
【中文关键词】	神经网络; 径流系数; 降雨强度; 雨水利用;
【英文关键词】	neural network; runoff coefficient; rainfall intensity; rainwater utilization;
【摘要】	根据5种典型下垫面的径流系数的实测数据,运用LM(Levenberg-Marquardt)BP算法的神经网络模型,建立了径流系数与影响因素关系间的S型/S型数学模型。用该方法对不同降雨条件下每种下垫面的径流系数进行了预测,并与传统方法进行了比较。结果表明,该模型的预测精度更高。
【英文摘要】	Based on measured data of five typical underlying surfaces,S/S mathematical model of relationship between different underlying surfaces and influence factors were developed by using LM calculation method.The runoff coefficient of every underlying surface was forecasted in different rainfall conditions by ANN models and compared with conventional method as well.Result showed that the ANN models improved the precision of forecast.
【基金】	国家自然科学基金项目(40271022); 国家自然科学基金项目(50279041); 国家“863”计划研究资助项目资助(2005AA113150)
【更新日期】	2007-06-14
【分类号】	P333
【正文快照】	径流系数的确定是研究降雨产流中非常重要的一个环节,早在1983年美国的国家城市径流计划(NURP)的研究得出,流域内不透水面积百分比的增加会导致径流系数值随之增加;丹佛的城市排水及防洪署研究发现,径流系数随着降雨量的增加而增加;Schaake等的研究表明,径流系数还随着暴雨重现

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