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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在渭河下游洪水預(yù)報(bào)中的應(yīng)用
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發(fā)布時(shí)間：2014-05-28
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| 【中文關(guān)鍵詞】 | 時(shí)間序列 空間分布 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 |
| 【摘要】 | 通過對渭河下游站點(diǎn)的時(shí)間序列及空間分布的分析,確定出影響華縣站流量的時(shí)間和空間信息,并將其引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;采用典型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),重點(diǎn)對網(wǎng)絡(luò)的隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)、訓(xùn)練次數(shù)和學(xué)習(xí)率進(jìn)行分析。 |
| 【部分正文預(yù)覽】 | 渭河是黃河的第一大支流, 歷史上頻發(fā)洪澇災(zāi)害,尤其以渭河中下游為重, 對當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展和生態(tài)環(huán)境都造成了不利的影響。洪水預(yù)報(bào)作為抵御洪澇災(zāi)害的非工程措施, 在防汛指揮決策中發(fā)揮著越來越重要的作用, 準(zhǔn)確及時(shí)的洪水預(yù)報(bào)為防洪決策提供了科學(xué)依據(jù)。 在過去的幾十年中, 水文學(xué)家開發(fā)了從黑箱模型到物理模型的各種洪水預(yù)報(bào)方法, 為減輕洪澇災(zāi)害作出了巨大的貢獻(xiàn)。例如, 典型的黑箱模型有多元統(tǒng)計(jì)回歸模型和自回歸滑動平均模型等, 典型的物理方法有水位(流量)相關(guān)法和流量演算法等。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法是近十幾年來發(fā)展起來的洪水預(yù)報(bào)新方法, 對其研究已由單純的模型應(yīng)用發(fā)展到了模型物理意義的解釋, 如文獻(xiàn)[l卜[3 ]。 |
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