基于产流机制的中长期径流预测RBF神经网络模型研究

发布时间：2018-04-19 20:48

  本文选题：产流机制 + 影响因子　； 参考：《水力发电》2017年03期

【摘要】：从产流的物理过程出发,提出了影响产流的主要因子集,利用逐步回归分析法筛选影响各月径流的主要因子;利用筛选的主要因子建立了逐月径流预报RBF神经网络模型,并进行了实证研究。结果表明,不同月份的径流量主要影响因子不完全相同,存在明显的季节性差异;基于产流机制的RBF神经网络模型对于月尺度的径流过程,具有较好的模拟与预测能力。
[Abstract]:Based on the physical process of runoff production, the main factor sets affecting runoff production are put forward, the main factors affecting runoff are screened by stepwise regression analysis, and the RBF neural network model of monthly runoff prediction is established by using the main factors selected. An empirical study was carried out. The results show that the main influencing factors of runoff in different months are not identical, and there are obvious seasonal differences, and the RBF neural network model based on runoff generation mechanism has better simulation and prediction ability for monthly runoff processes.
【作者单位】： 河海大学水文水资源学院;长江规划勘测设计研究院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51579068,51179044) 水利部水体污染控制与治理科技重大专项(2014ZX07405002)
【分类号】：P338.2

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