基于随机模拟信息的神经网络洪水预报模型

• 作者: 刘涛 曹枝俏 梁国华 王国利 王本德
• 来源期刊: 水力发电学报
• 学科: 工学
• 关键词: 防洪工程 BP神经网络模型 新安江模型 径流预报 随机模拟
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 页码范围: 63-69
• 分类号: TV697.1
• 语种: 中文

摘要

针对BP神经网络模型预报大洪水误差较大的问题,提出建立了一种基于概念水文模型随机模拟信息的神经网络洪水预报模型,该模型融合了概念水文模型和神经网络模型的优点.在实际应用中,首先利用概念水文模型(三水源新安江模型)随机模拟出占实测洪水一定比例的较大洪水,然后将这些随机模拟生成的较大洪水过程加入到神经网络模型的训练样本中,以增加训练样本中较大洪水的比重,从而提高洪水的预报精度.通过实例应用表明,模型预测效果较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王本德	大连理工大学水利水利学院	139	2100	25.0	38.0
2	王国利	大连理工大学水利水利学院	85	1006	15.0	29.0
3	梁国华	大连理工大学水利水利学院	90	714	14.0	23.0
4	刘涛		11	35	3.0	5.0
5	曹枝俏	大连理工大学水利水利学院	2	19	2.0	2.0