BP人工神经网络在小流域径流模拟中的应用

发布时间：2018-03-07 13:57

  本文选题：径流量　切入点：降水-径流模拟　出处：《水文》2015年05期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：径流量的变化与区域经济社会发展、生态平衡以及水资源管理和水环境保护密切相关,月径流量的研究对水量配置、调度等均具有重要意义。针对小尺度流域普遍存在的资料有限问题,研究BP人工神经网络在华南湿润区小流域月径流模拟的适用性。以滨江流域长序列逐日降水径流资料为基础,采用BP人工神经网络进行月径流量模拟,并将其与径流系数法、新安江模型和HSPF模型所得进行对比分析。研究表明:BP人工神经网络使用简便,变化趋势预测准确,在降水径流模拟方面优势明显,全年确定性系数为0.91,高于径流系数法所得0.85,与新安江模型的0.92、HSPF的0.96相当,具有良好的应用前景,其汛期的模拟效果优于非汛期,但模拟结果相对偏大,存在一定的改进和提高空间。
[Abstract]:The runoff change and regional economic and social development, ecological balance and water resources management and water environmental protection is closely related to the research on monthly runoff water allocation, scheduling is very important. To solve the problem of limited data exists in the small watershed, the research of BP artificial neural network in the application of small watershed in Southern China humid month runoff simulation in Binjiang watershed. A long sequence of daily rainfall runoff data as the basis of monthly runoff simulation using BP artificial neural network, and the runoff coefficient method, were compared. The Xin'An river model and the HSPF model the research show that BP artificial neural network is easy to use, the change trend of accurate prediction, the advantages in the rainfall runoff simulation is obvious, the uncertainty coefficient is 0.91, higher than that of the runoff coefficient method 0.85 and 0.92 model of Xin'An River, HSPF 0.96, has a good application prospect, The simulation results of the flood season are better than those in the non flood season, but the simulation results are relatively large, and there are some improvements and improvements in the space.

【作者单位】： 中山大学水资源与环境研究中心;华南地区水循环和水安全广东普通高校重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金项目(51210013,51479216) 国家科技支撑计划(2012BAC21B0103) 水利部公益项目(201201094,201301002-02) 广东省水利科技创新项目(2011-11)
【分类号】：P333.9

【参考文献】

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本文编号：1579579