基于小波变换和GRNN神经网络的径流模型在雅砻江流域中的应用

• 作者: 康尔泗 张济世 陈仁升
• 来源期刊: 干旱区资源与环境
• 学科: 地球科学
• 关键词: 小波变换 GRNN神经网络 雅砻江 逼近系数 细节系数
• 年，卷（期）: 2001,（3）
• 页码范围: 71-78
• 页数: 8页
• 分类号: P338
• 字数: 4201字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-7578.2001.03.013

摘要

对雅砻江甘孜站控制流域月降水量和气温做Harr小波变换,并作为GRNN神经网络的输入,对雅砻江甘孜站径流进行模拟和预测验证,效果较好.但该模型对气温变化不敏感.故应用不引进小波变换的GRNN神经网络模型,并采用全球变化成果,在不同的气候情景下,对甘孜站径流进行预测.结果表明,在未来一段时间内,甘孜站径流量会有一定程度的增加.径流量对气温的响应不同于西北内陆河流域,原因是该流域月径流量随气温的升高而增加.可利用该模拟对甘孜站径流进行反延或预测,并利用甘孜、温波二站径流量关系,计算温波站径流量,为南水北调工程径流设计服务.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈仁升	中科院寒区旱区环境与工程研究所	3	89	3.0	3.0
2	康尔泗	中科院寒区旱区环境与工程研究所	4	108	4.0	4.0
3	张济世	中科院寒区旱区环境与工程研究所	4	108	4.0	4.0