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摘要:
本文建立了两种不同类型的水文模型以研究岩溶地区特殊的产汇流过程.一种是将人工神经网络应用到岩溶地区,采用成因分析法和自相关分析法确定模型的输入变量,进而建立了Back-propagation(BP)神经网络岩溶水文模型.另一种足根据系统理论方法,建立起概念性岩溶水文模型,并采用遗传算法率定模型参数,进而建立了基于遗传箅法率定参数的慨念性岩溶水文模型.以贵州普定后寨河流为例,将后寨测站不同时段水文资料对这两种模型进行了检验,并分析比较了两种模型在岩溶地区的适用性.研究结果表明,这两种模型均能模拟及预报岩溶地区产汇流过程;按照相对误差RE、互相关系数R和确定性系数QR这3个指标,所建的BP神经网络岩溶水文模型优于基于遗传算法率定参数的慨念性岩溶水文模型.
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文献信息
篇名 两种不同类型的水文模型在贵州典型岩溶地区的应用
来源期刊 南京大学学报(自然科学版) 学科 地球科学
关键词 岩溶地区 后寨河流域 遗传算法 BP神经网络 岩溶水义模型
年,卷(期) 2009,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 409-415
页数 7页 分类号 P334
字数 5624字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0469-5097.2009.03.009
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 王栋 南京大学地球科学与工程学院水科学系 66 1002 18.0 30.0
2 尚晓三 南京大学地球科学与工程学院水科学系 3 12 2.0 3.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
岩溶地区
后寨河流域
遗传算法
BP神经网络
岩溶水义模型
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
南京大学学报(自然科学版)
双月刊
0469-5097
32-1169/N
江苏省南京市南京大学
chi
出版文献量(篇)
2526
总下载数(次)
6
总被引数(次)
23071
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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