喀斯特流域降雨-径流人工神经网络模型结构分析及模拟

• 作者: 张志才 陈喜 陈才 魏琳娜
• 来源期刊: 中国岩溶
• 学科: 地球科学
• 关键词: 喀斯特 神经网络 权重分析 降雨-径流模拟 模型结构 普定后寨河流域 贵州
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 所属期刊栏目: 水文工程地质
• 页码范围: 375-379
• 页数: 5页
• 分类号: P333
• 字数: 4235字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4810.2009.04.007

摘要

喀斯特流域降雨-径流响应是一个非线性过程,分析确定地下河流量过程的主要影响因子对喀斯特流域水文过程模拟具有重要意义.本文利用普定后寨河流域实测降雨、径流系列资料,采用神经网络权重分析法确定该流域的人工神经网络模型结构为两个隐含层、三个输入变量,该人工神经网络模型结构可以保持降雨-径流模拟的稳定性.模型经交叉训练与验证,训练期效率系数(NSC)达0.9以上,验证期NSC达0.88以上.说明神经网络权重分析法能够较好地确立预报因子与预报对象的关系,为喀斯特流域降雨-径流模拟提供一种有效的分析手段.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈喜	河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室	99	1107	18.0	28.0
2	张志才	河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室	36	353	11.0	18.0
3	陈才	河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室	1	4	1.0	1.0
4	魏琳娜	河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室	1	4	1.0	1.0