基于PSO-BP神经网络的西洞庭湖南咀站径流预测

论文摘要

为建立因子少、预报周期短、预报精度高的西洞庭湖控制性水文站南咀站的月平均径流量预报模型,通过对松滋-太平水系控制性水文站安乡、澧水控制性水文站石龟山站月平均水位、流量以及沙湾站月平均水位进行相关性、因子贡献率分析,确定输入因子,借助PSO-BP神经网络对南咀站1956年1月至2005年12月各月平均径流量进行训练,获取网络结构及参数进而预测2006年1月至2008年12月各月径流量。结果表明:①石龟山、安乡站水位对南咀站月平均径流量影响最显著;②汛期、非汛期的划分一定程度上可提高南咀站月平均径流量预报精度;③以安乡、石龟山站月平均水位、流量以及沙湾站月平均水位作为输入因子,PSO-BP神经网络预报效果最好,合格率77.8%,预报等级为乙级;④基于相关性、因子贡献率分析,将安乡、石龟山站作为输入因子,预报合格率降为61.1%,预报等级降为丙级,但仍满足预报要求。

论文目录

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 赵文刚,刘晓群,宋雯,石林,马孝义

关键词: 径流预报,因子贡献率,神经网络,西洞庭湖

来源: 人民长江 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,自动化技术

单位: 湖南省水利水电科学研究院,西北农林科技大学水利与建筑工程学院,西北农林科技大学旱区农业水土工程教育部重点实验室

基金: 国家自然科学基金项目(51279167),湖南省重大水利科技项目(湘水科计[2017]230-30),公益性行业(农业)科研专项(201503124)

分类号: TP183;P333

DOI: 10.16232/j.cnki.1001-4179.2019.03.022

页码: 124-130

总页数: 7

文件大小: 1937K

下载量: 217

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标签：径流预报论文;  因子贡献率论文;  神经网络论文;  西洞庭湖论文;