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摘要:
河川径流等水文时间序列属于复杂的非线性系统,使用回归分析等传统的分析方法,难以获取和描述其内在关联和变化规律.利用现有的相关站点的径流量历史数据和输沙量、降水量数据,在进行规格化处理和主成分分析的基础上,利用三层BP人工神经网络模型,对澜沧江流域上游昌都站径流量与各关联因子之间复杂的非线性映射关系进行模拟,采用拟牛顿算法对模型进行训练,模拟结果达到期望精度要求,并利用1982年~1985年实测数据进行模型验证.结果证明利用BP神经网络模型对澜沧江流域站点的月径流量序列进行模拟、预测和数据补缺处理具有可行性.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 BP神经网络模型在澜沧江流域径流量
来源期刊 测绘科学技术学报 学科 地球科学
关键词 人工神经网络模型 规格化 主成分分析 径流量序列 模拟补缺
年,卷(期) 2008,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 271-274
页数 4页 分类号 P208
字数 3481字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘纪平 中国测绘科学研究院政府地理信息系统研究中心 149 1625 20.0 34.0
2 刘刚 信息工程大学测绘学院 20 133 6.0 11.0
4 赵荣 中国测绘科学研究院政府地理信息系统研究中心 37 418 10.0 19.0
5 张清浦 中国测绘科学研究院政府地理信息系统研究中心 28 473 13.0 21.0
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研究主题发展历程
节点文献
人工神经网络模型
规格化
主成分分析
径流量序列
模拟补缺
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
测绘科学技术学报
双月刊
1673-6338
41-1385/P
大16开
河南省郑州市陇海中路66号
36-391
1984
chi
出版文献量(篇)
2536
总下载数(次)
9
总被引数(次)
23241
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