基于不同输入层的BP人工神经网络径流模拟研究

• 作者: 丁华龙 何昳颖 张云 陈晓宏
• 来源期刊: 人民长江
• 学科: 工学
• 关键词: 径流量 降水-径流模拟 BP人工神经网络 输入层 滨江流域 广东省
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 页码范围: 16-20
• 页数: 5页
• 分类号: TV121
• 字数: 4906字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16232/j.cnki.1001-4179.2015.04.004

摘要

为定量研究BP人工神经网络不同输入层对径流模拟的影响,以滨江流域8个雨量监测站长系列逐日降水径流资料为基础,对比分析原始降水、算术平均降水、复合前期径流降水、流域面积加权降水和复合径流面积加权降水作为输入层时,BP人工神经网络月径流量模拟的结果差异。研究表明：采用流域面积加权降水模拟的径流量,具有最优相关系数和确定性系数,以原始降水作为输入层所得结果相对误差最小,由算术平均降水模拟出的结果分布最集中,网络模拟效果稳定。复合输入层的模拟精度相对较高,但输入层并非越复杂越好,基于面积加权降水得出的模拟径流量综合评价最高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈晓宏	中山大学水资源与环境研究中心	250	3958	34.0	49.0
5	何昳颖	中山大学水资源与环境研究中心	2	21	2.0	2.0
9	张云	中山大学水资源与环境研究中心	11	42	4.0	6.0