流域年均含沙量的人工神经网络模型

• 作者: 刘兴年 彭清娥 曹叔尤
• 来源期刊: 水利学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人工神经网络 BP网络模型,流域 年均含沙量 预测
• 年，卷（期）: 2000,（11）
• 页码范围: 79-83
• 页数: 5页
• 分类号: TV141
• 字数: 2327字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0559-9350.2000.11.013

摘要

本文引入人工神经网络BP网络模型对流域产沙进行了定量研究.针对小流域的土壤、地质、地貌在一定的时间范围内具有相当稳定的特性,选取采伐面积、采伐量、降雨量和年均径流量这四个代表植被、气候的主要因子对流域年均含沙量进行了建模预测.建模结果表明采伐面积、采伐量对流域产沙具有较强的延迟效应,得出的BP网络模型不仅拟合精度高,而且预测效果好.这为泥沙方面的定量研究提供了一条新的途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹叔尤	四川大学高速水力学国家重点实验室	133	2100	25.0	38.0
2	刘兴年	四川大学高速水力学国家重点实验室	154	1520	22.0	30.0
3	彭清娥	四川大学高速水力学国家重点实验室	30	325	9.0	17.0