用小波神经网络耦合模型预测流域年均产沙量

• 作者: 丁文荣 周晓路 周跃
• 来源期刊: 人民长江
• 学科: 工学
• 关键词: 年均产沙量 小波神经网络耦合模型 盘龙河流域 预测
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 所属期刊栏目: 科研
• 页码范围: 74-78
• 页数: 5页
• 分类号: TV121
• 字数: 5117字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4179.2010.01.021

摘要

引入小波神经网络耦合模型对流域年均产沙量进行了定量研究.由于流域的地质、地貌、土壤在一定时间尺度内具有相对稳定的特性,选出年降雨量、年均气温、年径流量、大雨降雨量、暴雨降雨量、蒸发量、日照时数和汛期降雨量等8个要素作为模型的气候水文输入因子,而以耕地面积、林地面积、水库库容、修建公路、水土保持面积、裸地面积、年采矿量及年末总人口等8个要素作为模型的人类活动输入因子,对流域年均产沙量进行了定量建模预测.结果表明:小波神经网络耦合模型不仅拟合精度高,而且预测效果好,为流域产沙的定量研究提供了新的途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁文荣	云南师范大学旅游与地理科学学院	48	202	8.0	11.0
2	周跃	云南财经大学气候流域管理中心	41	249	9.0	14.0