-
题名基于1stOpt神经网络模型的年均径流预测与应用
- 1
-
-
作者
张佩
王加虎
陆冰清
马戎荣
金盛杰
-
机构
河海大学大禹学院
河海大学水文水资源学院
-
出处
《中国农村水利水电》
北大核心
2014年第7期64-66,71,共4页
-
基金
国家自然科学基金项目(41271042)
-
文摘
针对年均径流预测问题,首先利用1stOpt软件进行逐个影响因子拟合,得到相关影响因子的主次顺序,提取关键因子在基于L-M算法和UGO算法下对年均径流进行多元非线性曲线拟合;另外结合基于L-M算法的改进BP神经网络利用所提取的关键因子进行径流预测,以北方某河流径流实例进行计算,两种方法效果均优于传统模型,且在多影响因子的情况下,组合模型精度和效果更好,为径流预测提供了一个新的更实用的方法。
-
关键词
径流预测
1stOpt
L—M算法
ugo算法BP神经网络
-
Keywords
runoff prediction
1st Opt
L-M algorithm
ugo algorithm
BP neural networks
-
分类号
TV214
[水利工程—水文学及水资源]
-
