基于BP神经网络的马斯京根模型参数动态估计

• 作者: 张刚 解建仓 贺伟伟 陈田庆
• 来源期刊: 水力发电学报
• 学科: 工学
• 关键词: 水文学 参数估计 BP神经网络 马斯京根 动态
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 页码范围: 31-38
• 分类号: TP183
• 语种: 中文

摘要

针对平均值法和流量分级法获取马斯京根模型参数导致实时洪水预报精度低的问题,本文提出基于BP神经网络的马斯京根模型参数动态估计方法。提取每场洪水的特征属性作为神经网络的输入,采用优化算法估计的每场洪水的参数作为神经网络的输出,对神经网络进行训练,并将此方法应用于实时洪水预报的参数估计,结果表明,此方法简单可行,精度较高,比较实用。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	解建仓	西安理工大学西北水资源与环境生态教育部重点实验室	388	5244	32.0	55.0
2	张刚	西安理工大学西北水资源与环境生态教育部重点实验室	41	241	10.0	13.0
3	贺伟伟		2	16	1.0	2.0