基于NARXNN模型的降雨—水位关系研究

发布时间：2017-11-05 16:22

本文关键词：基于NARXNN模型的降雨—水位关系研究

【摘要】：近年神经网络模型的发展为降雨—径流这一复杂的水文非线性过程的模拟提供了一种新的解决思路.本文基于淮河流域下游区滨海站2010—2012年的降雨及水位日资料,应用带外部输入的非线性自回归神经网络模型(Nonlinear AutoRegressive models with eXogenous input Neural Network,NARXNN),构建了以降雨为外部输入的淮河下游区降雨—水位关系模拟模型.设计了不同参数组合的正交模拟实验,采用相关系数,均方误差和平均绝对差评判模型的拟合优度,对模型参数进行优选,实验结果表明节点数对模型的拟合优度影响最大,当激励函数为logsig,节点数为7,延时阶数为4,隐含层数为9时,模型模拟效果最优.根据优化的参数组合,利用NARXNN模型对淮河下游区滨海站和长江下游区黄桥站的水位过程进行了模拟,结果表明该模型具有很强的鲁棒性.
【作者单位】：南京大学表生地球化学教育部重点实验室;南京大学地球科学与工程学院水科学系;
【基金】：国家自然科学基金青年科学基金(41201022) 国家水体污染控制与治理科技重大专项(2014ZX07204-005)
【分类号】：P333
【正文快照】： Applications of rainfall-water level relationshipbased on NARXNN modelYan Zhongyue1,2,Xu Jing1,2*,Hua Jian1,2(1.Key Laboratory of Surficial Geochemistry,Ministry of Education,Nanjing,210023,China;2.Department ofHydrosciences,School of Earth Sciences and

【参考文献】

中国期刊全文数据库前1条

1 赵良杰;夏日元;易连兴;杨杨;;基于NARX模型的岩溶地下河日流量预测[J];水电能源科学;2015年05期

【共引文献】

中国期刊全文数据库前1条

1 张正浩;张强;江涛;陈晓宏;;基于小波神经网络的东江流域径流模拟多模型比较研究[J];武汉大学学报(理学版);2015年03期

【二级参考文献】

中国期刊全文数据库前4条

1 张国梁;张志杰;杜红棉;孟松;;基于NARX神经网络的冲击加速度计建模研究[J];弹箭与制导学报;2008年03期

2 彭琳;林明;;基于NARX神经网络的农产品价格时间序列预测方法研究[J];农机化研究;2013年11期

3 束龙仓;陶玉飞;鲁程鹏;董贵明;王茂枚;刘丽红;;地下河日流量预测模型[J];水电能源科学;2008年03期

4 严小龙;陈喜;张志才;刁贵芳;;基于多元线性回归的表层岩溶泉流量预测[J];中国岩溶;2012年02期