BP神经网络在感潮河段水动力洪水预报中的应用

• 作者: 王妮 王炎 王船海 许强 陈景波
• 来源期刊: 水力发电
• 学科: 地球科学
• 关键词: 洪水预报 感潮河段 水动力学方法 下边界条件 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 水文水资源
• 页码范围: 21-25
• 页数: 5页
• 分类号: P338.1
• 字数: 4254字
• 语种: 中文

摘要

鉴于下边界条件对水动力洪水预报模型精度的影响,采用提高下边界条件的质量来提高洪水预报精度,在同时受径流和潮流影响的感潮河段,水位流量关系复杂,利用BP神经网络,通过建立试验流域上、下游站水位与下边界断面水位变化率之间的相关关系作为水动力洪水预报模型的下边界条件,在长江流域大通至南京段的水动力洪水预报模型中的应用表明,该方法预报精度较高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王船海	河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室	55	567	14.0	21.0
2	许强	河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室	9	35	3.0	5.0
3	王妮	河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室	4	8	2.0	2.0
4	王炎	河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室	1	6	1.0	1.0
5	陈景波	河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室	3	7	1.0	2.0