Volterra神经网络水文模型及应用研究

• 作者: 姜铁兵 康玲 王乘
• 来源期刊: 水力发电学报
• 学科: 工学
• 关键词: 水文学 Volterra神经网络水文模型 非线性系统模拟 降雨径流过程
• 年，卷（期）: 2006,（5）
• 页码范围: 22-26
• 页数: 5页
• 分类号: TV124
• 字数: 3530字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-1243.2006.05.006

摘要

本文在对Volterra泛函模型与ANN模型进行一致性研究的基础上,提出了基于Volterra泛函结构的神经网络水文模型(VNNH).VNNH模型吸取了Volterra模型和ANN模型的优点,克服了它们的不足之处.VNNH模型设计了一种多项式的激活函数,克服了Volterra模型求解高阶核函数的困难.并利用自组织神经网络算法确定VNNH模型隐含层神经元的数目;根据Volterra模型的结构由流域的单位线确定VNNH模型的初始权值.将VNNH模型应用于两个实际流域的洪水模拟和预测中,取得了较为满意的结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	康玲	华中科技大学水电与数字化工程学院	48	500	14.0	21.0
2	姜铁兵	华中科技大学水电与数字化工程学院	26	348	11.0	18.0
3	王乘	华中科技大学水电与数字化工程学院	279	3821	29.0	46.0