改进的人工神经网络水文预报模型及应用

• 作者: 庞博 张俊 李超群 熊立华 郭生练
• 来源期刊: 武汉大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 水文模型 洪水预报 总径流线性响应模型 人工神经网络模型
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 所属期刊栏目: 水利水电工程
• 页码范围: 33-36,41
• 页数: 5页
• 分类号: TV124
• 字数: 2870字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-8844.2007.01.007

摘要

在人工神经网络水文模型的研究中,往往加入前期径流以提高模型的预报精度.针对由此带来的问题,通过耦合总径流线性响应模型,建立一种基于人工神经网络的实时预报模型.通过引入总径流线性响应模型的模拟径流作为模型输入,模型的模拟模式能够提供较长的预见期,同时加入误差校正模型的实时预报模式也能够取得较高的模型精度.采用3个不同流域的流量资料对模型进行率定与校核.结果表明,模型能够取得较高的预报精度,显示了良好的适用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭生练	武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室	288	5913	39.0	62.0
2	熊立华	武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室	86	2435	28.0	48.0
3	李超群	武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室	14	178	5.0	13.0
4	张俊	武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室	109	745	15.0	23.0
5	庞博	武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室	8	159	5.0	8.0