基于BP神经网络的文山里洪水预报模型

发布时间：2022-02-20 17:02

　　文章通过BP神经网络,选择文山里水文站上游的闽清水文站、下蒲水位站、竹岐水文站的水位数据作为输入值,建立了闽江下游文山里水文站的洪水水位预报模型。实验结果表明,各场洪水预测值峰值水位相对误差和平均相对误差均<10%,确定性系数均>0.90,模型精度符合要求,可以作为防汛部门的参考依据。 

【文章来源】：河南水利与南水北调. 2020,49(08)

【文章页数】：2 页

【文章目录】：
0 引言
1 BP神经网络算法
2 洪水预报模型
3 预测结果
4 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]集合神经网络的洪水预报[J]. 江衍铭,张建全,明焱.  浙江大学学报(工学版). 2016(08)
[2]BP神经网络在感潮河段水动力洪水预报中的应用[J]. 王炎,王船海,王妮,陈景波,许强.  水力发电. 2016(02)
[3]SOM-RBF神经网络模型在地下水位预测中的应用[J]. 刘博,肖长来,梁秀娟.  吉林大学学报(地球科学版). 2015(01)



本文编号：3635471