本文選題：徑流量　切入點(diǎn)：降水-徑流模擬　出處：《水文》2015年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：徑流量的變化與區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展、生態(tài)平衡以及水資源管理和水環(huán)境保護(hù)密切相關(guān),月徑流量的研究對(duì)水量配置、調(diào)度等均具有重要意義。針對(duì)小尺度流域普遍存在的資料有限問題,研究BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在華南濕潤區(qū)小流域月徑流模擬的適用性。以濱江流域長序列逐日降水徑流資料為基礎(chǔ),采用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行月徑流量模擬,并將其與徑流系數(shù)法、新安江模型和HSPF模型所得進(jìn)行對(duì)比分析。研究表明:BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用簡便,變化趨勢預(yù)測準(zhǔn)確,在降水徑流模擬方面優(yōu)勢明顯,全年確定性系數(shù)為0.91,高于徑流系數(shù)法所得0.85,與新安江模型的0.92、HSPF的0.96相當(dāng),具有良好的應(yīng)用前景,其汛期的模擬效果優(yōu)于非汛期,但模擬結(jié)果相對(duì)偏大,存在一定的改進(jìn)和提高空間。
[Abstract]:The runoff change and regional economic and social development, ecological balance and water resources management and water environmental protection is closely related to the research on monthly runoff water allocation, scheduling is very important. To solve the problem of limited data exists in the small watershed, the research of BP artificial neural network in the application of small watershed in Southern China humid month runoff simulation in Binjiang watershed. A long sequence of daily rainfall runoff data as the basis of monthly runoff simulation using BP artificial neural network, and the runoff coefficient method, were compared. The Xin'An river model and the HSPF model the research show that BP artificial neural network is easy to use, the change trend of accurate prediction, the advantages in the rainfall runoff simulation is obvious, the uncertainty coefficient is 0.91, higher than that of the runoff coefficient method 0.85 and 0.92 model of Xin'An River, HSPF 0.96, has a good application prospect, The simulation results of the flood season are better than those in the non flood season, but the simulation results are relatively large, and there are some improvements and improvements in the space.

【作者單位】： 中山大學(xué)水資源與環(huán)境研究中心;華南地區(qū)水循環(huán)和水安全廣東普通高校重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51210013,51479216) 國家科技支撐計(jì)劃(2012BAC21B0103) 水利部公益項(xiàng)目(201201094,201301002-02) 廣東省水利科技創(chuàng)新項(xiàng)目(2011-11)
【分類號(hào)】：P333.9

【參考文獻(xiàn)】

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3 袁泉;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)復(fù)雜性研究[D];華中科技大學(xué);2010年

4 竇英;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)—近紅外光譜法用于藥物無損非破壞定量分析的研究[D];吉林大學(xué);2006年

5 白艷萍;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在組合優(yōu)化與信息處理中的應(yīng)用[D];中北大學(xué);2005年

6 王玲;基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水文過程模擬研究[D];河海大學(xué);2002年

7 闞丹鋒;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在化工物性定量預(yù)測中的應(yīng)用研究[D];北京化工大學(xué);1992年

8 O-煒;基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合智能系統(tǒng)研究及應(yīng)用[D];哈爾濱工程大學(xué);2009年

9 尚永輝;主—客體分子間相互作用的光電分析及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)估研究[D];西北大學(xué);2011年

10 董學(xué)育;基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法在電站中的應(yīng)用研究[D];東南大學(xué);2001年

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1 黃俊;基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的焊接材料設(shè)計(jì)[D];南京理工大學(xué);2002年

2 陳俊;基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旅游需求預(yù)測[D];昆明理工大學(xué);2006年

3 于海華;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與煤發(fā)熱量的測量[D];黑龍江大學(xué);2003年

4 侯哲哲;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在材料設(shè)計(jì)中的應(yīng)用[D];河北工業(yè)大學(xué);2003年

5 李雙;雙組分混合體系中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析方法的研究[D];中國海洋大學(xué);2010年

6 辜濤;基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能倉儲(chǔ)智能品質(zhì)評(píng)價(jià)[D];北京交通大學(xué);2012年

7 盧海;基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的冰情預(yù)測研究[D];天津大學(xué);2007年

8 張碩;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在高光譜礦物識(shí)別中的應(yīng)用與研究[D];中國地質(zhì)大學(xué)（北京）;2008年

9 孟嘉偉;基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水質(zhì)評(píng)價(jià)模型[D];天津大學(xué);2010年

10 趙一寧;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法在船體結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué)中的應(yīng)用[D];大連理工大學(xué);2002年

本文編號(hào)：1579579