改进BP神经网络算法在中小流域洪水预报中的应用研究

• 作者: 戴韵秋 王建金 瞿思敏 石朋 肖紫薇 陈星宇 陈颖冰
• 来源期刊: 西安理工大学学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 洪水预报 BP神经网络 模型改进 定安河流域
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 页码范围: 475-480
• 页数: 6页
• 分类号: P338
• 字数: 3489字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19322/j.cnki.issn.1006-4710.2016.04.017

摘要

定安河流域位于海南省的中部，是万泉河的一级支流，属于典型的中小流域。针对利用BP神经网络进行洪水预报时预报结果不平滑、冒异常值等问题，在考虑水文过程性质的基础上，提出了多时段综合算法和修匀算法。选取海南省定安河流域作为研究区域，采用深层前向BP神经网络，构建多组预报方案进行对比分析。结果表明，本文所提方法可以弥补原有算法的不足，提高洪水预报精度，作为传统预报方式的有益参照，具有较好的实用价值。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	石朋	河海大学水文水资源学院	44	496	11.0	21.0
5	瞿思敏	河海大学水文水资源学院	62	550	14.0	20.0
6	王建金	河海大学水文水资源学院	6	17	3.0	3.0
7	肖紫薇	河海大学水文水资源学院	8	24	3.0	4.0
8	戴韵秋	河海大学水文水资源学院	7	35	3.0	5.0
9	陈颖冰	河海大学水文水资源学院	8	18	3.0	3.0
10	陈星宇	河海大学水文水资源学院	6	19	3.0	3.0