在水文學(xué)研究中,過(guò)程驅(qū)動(dòng)的水文模型受制于現(xiàn)實(shí)因素,可用輸入數(shù)據(jù)和模型所需數(shù)據(jù)往往不能完美契合,在一定程度上限制了其應(yīng)用。而基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有良好的模型結(jié)構(gòu)可變性和優(yōu)異的性能,受到廣大研究學(xué)者的歡迎。在“降水-徑流”關(guān)系模擬中,徑流可能受到過(guò)去的氣象因素的影響,為了解決此問題,目前均采用了加長(zhǎng)模擬時(shí)間步的辦法。主流采用的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）模型擁有極強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力,但不能體現(xiàn)出歷史水文氣象因素對(duì)未來(lái)徑流的影響力會(huì)逐步減弱這一事實(shí)。這不僅造成了模型泛化能力下降,而且違背了自然規(guī)律。為了解決這一問題并測(cè)試其模擬性能以及最佳適用條件,本研究應(yīng)用了一種改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——長(zhǎng)短期記憶（LSTM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在中國(guó)黑河上游流域的不同時(shí)間尺度進(jìn)行了“降水-徑流”模擬。通過(guò)與ANN模擬結(jié)果對(duì)比發(fā)現(xiàn),LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)徑流模擬的納什系數(shù)（NSE）可達(dá)0.8054,稍優(yōu)于ANN的NSE值0.7843;但是月尺度模擬方面,ANN和LSTM的NSE值分別可達(dá)0.9077和0.8421。綜合考慮模型泛化能力和魯棒性,LSTM更適合日尺度模擬而ANN更適合月尺度模擬。此外,本研究還將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與另一種基于過(guò)... 

【文章來(lái)源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：82 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

技術(shù)路線圖

- 13 -圖 2-1 黑河上游流域簡(jiǎn)圖2.1.3 土壤與植被在整個(gè)黑河流域，土壤類型與植被類型并不完全統(tǒng)一，存在著較大空間異質(zhì)性。研究區(qū)域在黑河上游，土壤存在較大且不同程度的類型分散性和異質(zhì)性，擁有多種多樣的土壤類型[112]。據(jù)悉，目前黑河上游擁有的主要土壤類型為寒漠土，高山草原土和山地灰鈣土等土種也占相當(dāng)大的比重。而在中下游，土壤異質(zhì)性明顯改善，主要是灰漠土和灰棕荒漠土。除此之外，黑河流域還存在部分

鶯落峽站1959-2015年觀測(cè)徑流

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[3]黑河流域甘肅段濕地破碎化及生態(tài)環(huán)境質(zhì)量[J]. 胡鑫,楊東,石三娥,李馨.  水力發(fā)電學(xué)報(bào). 2019(04)
[4]高臺(tái)縣黑河濕地國(guó)家級(jí)自然保護(hù)區(qū)濕地植物監(jiān)測(cè)報(bào)告[J]. 蔣世昌,侯鋒,周占彬,王立山,李天霞,尹昭霞,王麗娜.  林業(yè)科技通訊. 2018(12)
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[6]基于小波分析的兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)耦合模型在月徑流預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 孫娜,周建中,朱雙,李薇,彭甜.  水電能源科學(xué). 2018(04)
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[8]基于遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在水庫(kù)月入庫(kù)徑流量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 齊銀峰,譚榮建.  水電與抽水蓄能. 2018(01)
[9]人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合SWAT模型在河道徑流量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 王福振.  水資源開發(fā)與管理. 2017(08)
[10]黑河流域上游山區(qū)基流量分割及其變化[J]. 趙韋,李占玲,王月華.  南水北調(diào)與水利科技. 2016(05)

碩士論文
[1]黑河流域上游植被格局動(dòng)態(tài)變化與模型模擬研究[D]. 劉沛龍.南京信息工程大學(xué) 2017



本文編號(hào)：3566849