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喀斯特流域降雨-径流人工神经网络模型结构分析及模拟
被引量：
1
1
作者
陈才
陈喜
+1 位作者
张志才
魏琳娜
《中国岩溶》
CAS
CSCD
2009年第4期375-379,共5页
喀斯特流域降雨-径流响应是一个非线性过程,分析确定地下河流量过程的主要影响因子对喀斯特流域水文过程模拟具有重要意义。本文利用普定后寨河流域实测降雨、径流系列资料,采用神经网络权重分析法确定该流域的人工神经网络模型结构为...
喀斯特流域降雨-径流响应是一个非线性过程,分析确定地下河流量过程的主要影响因子对喀斯特流域水文过程模拟具有重要意义。本文利用普定后寨河流域实测降雨、径流系列资料,采用神经网络权重分析法确定该流域的人工神经网络模型结构为两个隐含层、三个输入变量,该人工神经网络模型结构可以保持降雨-径流模拟的稳定性。模型经交叉训练与验证,训练期效率系数(N SC)达0.9以上,验证期N SC达0.88以上。说明神经网络权重分析法能够较好地确立预报因子与预报对象的关系,为喀斯特流域降雨-径流模拟提供一种有效的分析手段。
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关键词
喀斯特
神经网络
权重分析
降雨-径流模拟
模型结构
普定后寨河流域
贵州
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职称材料
题名
喀斯特流域降雨-径流人工神经网络模型结构分析及模拟
被引量：
1
1
作者
陈才
陈喜
张志才
魏琳娜
机构
河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室
出处
《中国岩溶》
CAS
CSCD
2009年第4期375-379,共5页
基金
国家重点基础研究(973)资助项目(2006CB403200)
国家自然科技基金重点项目(40930635)
文摘
喀斯特流域降雨-径流响应是一个非线性过程,分析确定地下河流量过程的主要影响因子对喀斯特流域水文过程模拟具有重要意义。本文利用普定后寨河流域实测降雨、径流系列资料,采用神经网络权重分析法确定该流域的人工神经网络模型结构为两个隐含层、三个输入变量,该人工神经网络模型结构可以保持降雨-径流模拟的稳定性。模型经交叉训练与验证,训练期效率系数(N SC)达0.9以上,验证期N SC达0.88以上。说明神经网络权重分析法能够较好地确立预报因子与预报对象的关系,为喀斯特流域降雨-径流模拟提供一种有效的分析手段。
关键词
喀斯特
神经网络
权重分析
降雨-径流模拟
模型结构
普定后寨河流域
贵州
Keywords
karst
neural network
weight analysis
rainfall-runoff simulation
model structure
Houzhai catchement in Puding
Guizhou
分类号
P333 [天文地球—水文科学]
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作者
出处
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被引量
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1
喀斯特流域降雨-径流人工神经网络模型结构分析及模拟
陈才
陈喜
张志才
魏琳娜
《中国岩溶》
CAS
CSCD
2009
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