基于神经网络的淮河流域年径流量预测模型

• 作者: 孟令建 柴燕丽
• 来源期刊: 水资源与水工程学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: Elman神经网络 降水量 年径流量 淮河流域
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 页码范围: 58-61
• 页数: 4页
• 分类号: P338|TP183
• 字数: 3123字
• 语种: 中文

摘要

利用Matlab神经网络工具箱,以淮河流域中游蚌埠(吴家渡)站的水文数据为基础,以流域代表站降水量作为基本影响因子,建立了淮河水域蚌埠段年径流量的Elman神经网络预测模型.人工神经网络方法被引入水文预报工作中.结果表明,人工神经网络技术可应用于流域年径流量的预报研究,且Elman神经网络的模型其强大的非线性和容错能力,显示出比相关分析、时间序列分析更有效,运算速度快,合理、可靠.具有较好的适应性和预报精度,可为水资源规划和配置提供依据.对开展水资源调查评价、综合规划等水文水资源领域的研究有着重要的意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	柴燕丽		2	8	1.0	2.0
2	孟令建		1	7	1.0	1.0