基于洪水地区组成的门限-人工神经网络洪水预报模型

• 作者: 舒卫民 蒲小芳 赵庆绪 马光文 黄炜斌
• 来源期刊: 水力发电
• 学科: 地球科学
• 关键词: 洪水预报 门限 人工神经网络 模型 洪水地区组成
• 年，卷（期）: 2012,（8）
• 所属期刊栏目: 水文水资源
• 页码范围: 10-13
• 分类号: TV122.5|P338.1
• 字数: 3571字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0559-9342.2012.08.004

摘要

以寸滩站洪水预报为实例,将门限(Threshold)思想引入传统人工神经网络(ANN)洪水预报模型,建立了寸滩站洪水预报的门限-人工神经网络流量预报模型(T-ANN)；同时,将洪水地区组成因素引入到模型中,实现对不同类型洪水的自动识别.检验表明,该模型洪水预报精度高,且各来水类型均能获得较好预报效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马光文	四川大学水利水电学院	244	2305	23.0	37.0
2	黄炜斌	四川大学水利水电学院	66	281	9.0	13.0
3	舒卫民	四川大学水利水电学院	6	53	3.0	6.0
7	赵庆绪	四川大学水利水电学院	13	42	4.0	6.0
8	蒲小芳	四川大学水利水电学院	4	5	1.0	2.0