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基于径流分类的流域降雨—径流过程动态神经网络建模
被引量：
4
1
作者
邵月红
林柄章
刘永和
《地理科学》
CSCD
北大核心
2012年第1期74-80,共7页
利用聚类分析,将径流序列分为不同类型的子径流序列,对这些子序列建立神经网络模型,采用Elman动态神经网络对沂沭河流域上游临沂子流域日径流量进行预测分析,通过与不加分类的总体神经网络的模拟结果进行对比分析。确定性系数、相关系...
利用聚类分析,将径流序列分为不同类型的子径流序列,对这些子序列建立神经网络模型,采用Elman动态神经网络对沂沭河流域上游临沂子流域日径流量进行预测分析,通过与不加分类的总体神经网络的模拟结果进行对比分析。确定性系数、相关系数、平均相对误差和平均相对均方根误差4个统计指数及流域径流过程线和次洪误差分析结果都表明:Elman动态神经网络能够对日径流量进行较好模拟,但基于径流分类的降雨—径流模型表现出更优良性能,能较大程度提高径流模拟精度。
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关键词
径流分类
聚类分析
ELMAN
神经网络
降雨-径流
局部
神经网络
总体神经网络
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职称材料
题名
基于径流分类的流域降雨—径流过程动态神经网络建模
被引量：
4
1
作者
邵月红
林柄章
刘永和
机构
南京信息工程大学应用水文气象研究院
河南理工大学资源环境学院
出处
《地理科学》
CSCD
北大核心
2012年第1期74-80,共7页
基金
水利部公益性行业专项(201001047)
校科研基金项目(20100402)
国家青年科学基金项目(41105074)资助
文摘
利用聚类分析,将径流序列分为不同类型的子径流序列,对这些子序列建立神经网络模型,采用Elman动态神经网络对沂沭河流域上游临沂子流域日径流量进行预测分析,通过与不加分类的总体神经网络的模拟结果进行对比分析。确定性系数、相关系数、平均相对误差和平均相对均方根误差4个统计指数及流域径流过程线和次洪误差分析结果都表明:Elman动态神经网络能够对日径流量进行较好模拟,但基于径流分类的降雨—径流模型表现出更优良性能,能较大程度提高径流模拟精度。
关键词
径流分类
聚类分析
ELMAN
神经网络
降雨-径流
局部
神经网络
总体神经网络
Keywords
runoff classification
cluster analysis, Elman neural network
rainfall-runoff
local neural network
global neural network
分类号
S273 [农业科学—农业水土工程]
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作者
出处
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被引量
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1
基于径流分类的流域降雨—径流过程动态神经网络建模
邵月红
林柄章
刘永和
《地理科学》
CSCD
北大核心
2012
4
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