人工神经网络模型与新安江模型的应用比较

• 作者: 李致家 翁明华 邓鹏
• 来源期刊: 水文
• 学科: 地球科学
• 关键词: 神经网络 新安江模型 洪水模拟 实时预报
• 年，卷（期）: 2008,（6）
• 所属期刊栏目: 技术应用
• 页码范围: 33-35
• 页数: 3页
• 分类号: P338
• 字数: 1709字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0852.2008.06.009

摘要

新安江模型是我国研制的经典的概念性流域水文模型,其参数往往通过人工试错法进行率定,在洪水的实时预报中需建立误差自回归模型来修正预报值.人工神经网络模型是一种数据驱动模型,它可以通过算法调节权值和偏王值来模拟信息,实现了模型参数的自动率定.在实时预报的应用中,人工神经网络模型可以根据计算误差调节权值和偏置值,反映水文过程的时变性,模型结构显得更加简洁.本文将两种模型应用于潢川流域并作比较.它们的预报结果都达到了作业预报要求.在实际应用中可以根据资料情况选择模型进行洪水预报.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邓鹏	河海大学水文水资源学院	11	71	6.0	8.0
2	李致家	河海大学水文水资源学院	176	1917	22.0	34.0
3	翁明华		5	76	5.0	5.0