论文摘要
为了更精细地对水文全过程进行描述和解析,更准确地构建分布式水文模型,以丹麦Karup流域为例,对MIKE SHE模型的饱和导水率、饱和带水平水力传导系数、河床透水系数进行了参数率定,模拟流域的日径流过程。结果表明:基于BP神经网络反分析的参数率定方法比MIKE SHE模型参数自动率定计算得到的均方根误差RMSE小,模型效率系数Ens更接近1;采用BP神经网络反演率定参数后,3组测试样本的日径流模拟过程的RMSE分别为0.04,0.03,0.08 m~3/s,Ens均为0.99,且模拟结果能较好地反映径流的实际变化趋势。因此,这种基于BP神经网络反分析的参数率定方法对构建分布式水文模型具有一定的价值。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 郭怡,吴鑫淼,郄志红,冉彦立
关键词: 径流模拟,参数率定,模型,神经网络,反分析,均匀设计,丹麦流域
来源: 长江科学院院报 2019年03期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学,信息科技
专业: 地球物理学,水利水电工程,自动化技术
单位: 河北农业大学城乡建设学院
分类号: TP183;P333
页码: 26-30
总页数: 5
文件大小: 2817K
下载量: 257
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