基于不同输入层的BP人工神经网络径流模拟研究

作     者：何昳颖 陈晓宏 张云 丁华龙 HE Yiying;CHEN Xiaohong;ZHANG Yun;DING Hualong

作者机构：中山大学水资源与环境研究中心广东广州510275 华南地区水循环和水安全广东普通高校重点实验室广东广州510275 

出 版 物：《人民长江》 (Yangtze River)

年 卷 期：2015年第46卷第4期

页      面：16-20页

学科分类：08[工学] 081501[工学-水文学及水资源] 0815[工学-水利工程] 

基　　金：国家自然科学基金项目(51210013,51479216) 国家科技支撑计划(2012BAC21B0103) 广东省科技厅项目(2010B050300010) 

主　　题：径流量 降水-径流模拟 BP人工神经网络 输入层 滨江流域 广东省 

摘      要：为定量研究BP人工神经网络不同输入层对径流模拟的影响,以滨江流域8个雨量监测站长系列逐日降水径流资料为基础,对比分析原始降水、算术平均降水、复合前期径流降水、流域面积加权降水和复合径流面积加权降水作为输入层时,BP人工神经网络月径流量模拟的结果差异。研究表明:采用流域面积加权降水模拟的径流量,具有最优相关系数和确定性系数,以原始降水作为输入层所得结果相对误差最小,由算术平均降水模拟出的结果分布最集中,网络模拟效果稳定。复合输入层的模拟精度相对较高,但输入层并非越复杂越好,基于面积加权降水得出的模拟径流量综合评价最高。