本文選題：產(chǎn)流機(jī)制 + 影響因子��； 參考：《水力發(fā)電》2017年03期

【摘要】：從產(chǎn)流的物理過(guò)程出發(fā),提出了影響產(chǎn)流的主要因子集,利用逐步回歸分析法篩選影響各月徑流的主要因子;利用篩選的主要因子建立了逐月徑流預(yù)報(bào)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并進(jìn)行了實(shí)證研究。結(jié)果表明,不同月份的徑流量主要影響因子不完全相同,存在明顯的季節(jié)性差異;基于產(chǎn)流機(jī)制的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)于月尺度的徑流過(guò)程,具有較好的模擬與預(yù)測(cè)能力。
[Abstract]:Based on the physical process of runoff production, the main factor sets affecting runoff production are put forward, the main factors affecting runoff are screened by stepwise regression analysis, and the RBF neural network model of monthly runoff prediction is established by using the main factors selected. An empirical study was carried out. The results show that the main influencing factors of runoff in different months are not identical, and there are obvious seasonal differences, and the RBF neural network model based on runoff generation mechanism has better simulation and prediction ability for monthly runoff processes.
【作者單位】： 河海大學(xué)水文水資源學(xué)院;長(zhǎng)江規(guī)劃勘測(cè)設(shè)計(jì)研究院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51579068,51179044) 水利部水體污染控制與治理科技重大專(zhuān)項(xiàng)(2014ZX07405002)
【分類(lèi)號(hào)】：P338.2

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本文編號(hào)：1774665