论文摘要
BP神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络,具有自学习、自组织与自适应性强的特点,已被广泛应用于水文预报领域中,属于利用算法学习并不断逼近预测值的预报模型;NAM模型是一种基于水文循环的物理结构以及经验性的公式来进行降雨产汇流计算的模型,属于典型的确定性、集总式、概念性模型。该文分别采用NAM模型和BP神经网络模型对西营水库入库径流进行模拟预报。结果表明:由于西营流域降雨较为稀少,依靠降雨数据驱动的NAM模型在西营流域适用性较差,不符合水文预报的精度要求。而采用降雨与径流数据作为预报因子的BP神经网络模型模拟精度较高,合格率可达90%以上。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王万祯,王超,孙嘉辉,宋培兵
关键词: 膜结构,膜材分类,动力响应,研究现状
来源: 甘肃水利水电技术 2019年01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: 甘肃省石羊河流域水资源局,中国水利水电科学研究院,华中科技大学水电与数字化工程学院,浙江大学建筑工程学院
基金: 国家自然科学基金青年基金(51709275)
分类号: TP183;P338
DOI: 10.19645/j.issn2095-0144.2019.01.001
页码: 1-4+8
总页数: 5
文件大小: 1354K
下载量: 49
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