人工神经网络在水文实时校正中应用的探索

• 作者: 赵建刚
• 来源期刊: 四川水利
• 学科: 工学
• 关键词: 卡尔曼滤波 实时校正 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2003,（5）
• 所属期刊栏目: 水文水资源
• 页码范围: 24-26
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 字数: 3215字
• 语种: 中文

摘要

在水文学实时预报领域,大多采用卡尔曼滤波技术,其基本条件是流域内的上游干支流有水文站控制,利用这些站点的实时水文动态信息通过滤波技术修改方案中的参数,提高预报值的精度.本文研究了当上游缺乏干支流水文断面时,采用人工神经网络技术,利用单站实时信息进行实时校正,以提高预报精度的可行性,得出了一些初步的成果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵建刚	四川大学水电学院	2	5	1.0	2.0