基于神经网络和粒子群算法产流量模型构建

• 作者: 亢庆 姜学兵 李岚斌 李红军 金平伟 黄俊
• 来源期刊: 排灌机械工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 产流量模型 坡长 坡度 加权相对差距和
• 年，卷（期）: 2015,（9）
• 所属期刊栏目: 水利水电工程
• 页码范围: 773-780
• 分类号: S277.9|S157.9
• 字数: 6098字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8530.15.0006

摘要

为了研究坡面产流量与各影响因子间定量关系,分析野外多尺度人工径流小区实测数据,采用人工神经网络及粒子群算法,建立了坡面产流量预测模型,产流量与坡长、坡宽、坡度、前期土壤含水量间可采用二次抛物线关系进行描述,与植被覆盖度、降雨量间分别采用幂函数和线性函数进行描述.另外采用加权相对差距和法确定了产流量BP神经网络模型最优拓扑结构及网络参数,建立了产流量BP神经网络模型,该模型模拟值与实测相对误差在±20％以内,预测精度较高.同时基于产流量与各单因子定量关系,建立了产流量经验模型,采用粒子群算法推求了模型未知参数,该经验模型相对误差主要在±30％以内,其精度略逊于BP神经网络模型.