年径流变化的BP神经网络预报模型研究

• 作者: 李志新 赖志琴
• 来源期刊: 水电能源科学
• 学科: 工学
• 关键词: 年径流 神经网络 预报 模型
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 水文水资源与环境
• 页码范围: 10-12
• 页数: 3页
• 分类号: TV121+.2
• 语种: 中文

摘要

针对现有基于线性方法的年径流预报模型预报精度不高的问题,利用乌江洪家渡1963～2016年径流系列资料,以5～10月月平均流量作为预报影响因子,构建以年径流量为预报对象的BP神经网络模型,形成6-11-1的网络结构,并选取泛化能力强的贝叶斯规则法TRAINBR为训练函数.模拟结果表明,模型预报效果良好,对于年径流预报具有实用价值;BP神经网络模型相比逐步线性回归方法能更精确表达年径流预报因子与预报对象的映射关系;采用的训练函数TRAINBR能有效改善模型的泛化能力.研究成果可为径流预报提供参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李志新	贵州理工学院土木工程学院	7	14	3.0	3.0
2	赖志琴	贵州理工学院土木工程学院	5	11	2.0	3.0