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摘要:
提出了一种集成人工神经网络的概念性水文模型,该模型是一种半分布式概念性水文模型,考虑了降雨的空间变异性,流域特征的不均匀性等因素对径流过程的影响.采用遗传算法进行慨念性模型参数优选,同时考虑雨量站的空间分布,利用GIS和DEM数据进行流域单元划分;对于每个子流域,考虑模型输入参数和降雨资料的空间分布特性,进行产流计算;在径流演算过程中,利用人工神经网络的非线性映射方法代替传统概念模型中线性叠加方法计算整个流域的出口流量过程.以半湿润的淮河上游支流的大坡岭流域为例,对模型的可行性进行验证,并与单一的新安江模型的结果进行了比较.验证结果表明,集成人工神经网络技术和新安江模型的耦合模型有较好的模拟和预报结果.
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内容分析
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文献信息
篇名 新安江模型和人工神经网络的耦合应用
来源期刊 水土保持通报 学科 地球科学
关键词 新安江模型 人工神经网络 遗传算法 耦合模型 半分布式模型
年,卷(期) 2010,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 135-138,144
页数 5页 分类号 P338.9
字数 语种 中文
DOI
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 孔凡哲 34 401 11.0 19.0
2 宋晓猛 24 179 6.0 13.0
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研究主题发展历程
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新安江模型
人工神经网络
遗传算法
耦合模型
半分布式模型
研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
水土保持通报
双月刊
1000-288X
61-1094/X
大16开
陕西省咸阳市杨凌区西农路26号
52-167
1981
chi
出版文献量(篇)
5888
总下载数(次)
5
总被引数(次)
62300
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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