蓄满-超渗兼容模型与神经网络模型的应用对比研究

• 作者: 孟钰 管新建 胡彩虹
• 来源期刊: 气象与环境科学
• 学科: 地球科学
• 关键词: 水文模型 蓄满-超渗兼容模型 人工神经网络 洪水预报
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 8-12
• 页数: 5页
• 分类号: P333
• 字数: 3187字
• 语种: 中文

摘要

利用鲇鱼山水库1975-1999年的小时降雨、蒸发和入库洪水资料，对建立的蓄满一超渗兼容模型与人工神经网络模型参数进行了率定和检验。分析结果表明，整体上两个模型的率定和检验结果都在评定精度以内，合格率分别为72．22％与83．33％，具有一定的可靠性与预测性。蓄满-超渗兼容模型在整体流量相对误差上要优于神经网络模型；在单场洪水过程及洪峰误差与峰现时差上，神经网络模型模拟得更准确。因此，蓄满-超渗兼容模型较神经网络模型更具有水文基础及物理意义，并且可以作中长期预报。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡彩虹	郑州大学水利与环境学院	102	957	19.0	25.0
2	管新建	郑州大学水利与环境学院	45	501	13.0	21.0
3	孟钰	郑州大学水利与环境学院	11	9	2.0	2.0