基于BP神经网络的大伙房水库洪水预报

发布时间：2017-11-15 08:31

  本文关键词：基于BP神经网络的大伙房水库洪水预报

  更多相关文章： BP神经网络 半分布式水文模型 洪水预报 逐步回归分析

【摘要】：鉴于大伙房水库洪水预报模型为集总式模型,其参数不仅需要优选法选定或人工试错法确定,还需要实时校正,因此根据大伙房流域特点提出了一种半分布式BP神经网络洪水预报模型,实现了模型中参数的自动率定,且由于其半分布式的特点还规避了原集总式模型的部分劣势。即采用DEM和ArcGIS根据水文站及自然流域分水线划分流域,创建BP神经网络,然后应用于各子流域断面及入库断面,预报其流量值,并在每个网络中均运用逐步回归分析法对输入层数据进行筛选,以得到影响最显著因子。将所建模型应用于大伙房水库,预报精度较好,可用于大伙房水库的正式预报。
【作者单位】： 沈阳农业大学水利学院;辽宁省大伙房水库管理局;
【基金】：高等学校博士学科点专项科研基金新教师类资助项目(20112103120003)
【分类号】：TP183;TV697.13
【正文快照】： 1研究区概况大伙房水库位于辽宁省浑河中上游抚顺市郊区,是浑河干流的控制性骨干工程,坝址距下游抚顺市中心18km,距沈阳市68km。坝址以上控制流域面积5 437km2,该流域年平均降水量79.24mm,年降水量最大值1 201.5mm;坝址以上断面平均径流量14.7×108 m3;坝址处多年平均径流量15

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