基于Gamma Test的非线性降雨径流回归模型研究

• 作者: 任启伟 陈洋波
• 来源期刊: 水文
• 学科: 地球科学
• 关键词: Gamma Test ANN 过拟合 径流模拟 回归模型
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 所属期刊栏目: 技术应用
• 页码范围: 39-43
• 页数: 5页
• 分类号: P338+.9
• 字数: 4927字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0852.2010.01.009

摘要

Gamma Test是一个与模型无关的数据分析方法,可以解决建立回归模型时面对的模型精度评价、划分率定和验证的数据及模型输入因子选择这三个问题.本文以英国的River Tone流域为例,应用Gamma Test方法分析数据,指导建立双层BP神经网络降雨-径流模型.结果表明,Gamma Test可以指导优化输入因子,精简模型结构,防止过拟合.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈洋波	中山大学地理科学与规划学院	44	702	12.0	25.0
2	任启伟	中山大学地理科学与规划学院	8	94	4.0	8.0