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在进行水文预报时，由于影响河道洪水的因素众多，常用的水文预报模型往往不符合实际水文系统的客观规律。对这类系统的参数辨识要求算法具有较强的实时跟踪能力，以适应模拟或预测洪水运动变化过程的要求。利用洪水预报误差信息，对BP网络洪水实时预报校正模型与方法进行了探讨，提出了两种实时预报方法。第一：运用最小二乘递推算法，引入时变遗忘因子实时跟踪模型中时变参数的变化，建立了神经网络在非线性系统中动态的系统输入、输出数据之间的映射关系。第二：利用BP网络模型对误差的可识别性，将模型对输出变量的预报误差再次作为输出变量，对网络可能预报的误差进行实时修正。计算实例表明：以上两种方法提高了神经网络在水文领域的预报精度，给BP神经网络的实时预报方法提供了新的途径。 相似文献
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中小尺度流域洪水模型模拟比较研究 总被引：1，自引：0，他引：1
中小尺度流域洪水模拟是水文预报和防洪减灾的重要基础工作,选择适宜的水文模型对制定水文预报方案具有重要意义。以长江上游支流沿渡河流域为研究对象,对比分析了3种不同类型的水文模型(新安江模型、TOPMODEL、人工神经网络模型)对场次暴雨洪水过程的模拟效果及适用性。结果表明:各模型在模拟场次和验证场次的平均NSE效率系数均超过0.7,平均径流深误差均低于12%,可见3种模型在沿渡河这一湿润地区典型中小尺度流域均有较好的适用性。在验证期,新安江模型模拟的径流深相对误差均未超出许可误差20%的范围,且NSE系数均值达到0.826,然而Topmodel和BP模型模拟下各场次洪水的NSE系数虽均大于0.6,但个别场次结果精度较低。此外,新安江和BP模型的实测与模拟流量点群更接近1∶1线,在流量模拟方面更好,Topmodel的流量模拟整体偏大。总的来说,新安江模型在流域的适用性更好,Topmodel和BP模型次之。 相似文献
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日径流过程模拟预报的准确程度对于合理利用水资源于农业灌溉、工业生产、生活用水以及水力发电等具有很重要的意义。日径流预报有很多方法，分布式水文模型是国内外水文界的热门研究课题，将基于GIS的分布式水文模型应用于灌区与水库联合调度系统中，应用李兰教授开发的LL-Ⅱ型分布式水文模型对东风渠灌区白河水库日径流过程进行模拟预报，取得了较好的效果。 相似文献
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解决径流预报因子筛选中存在的信息量不足或冗余等问题,引入一种具有普适性的新的相关关系分析方法——最大信息系数法(MIC),并结合主成分分析法剔除冗余信息实现变量空间降维的能力,提出最大信息系数——主成分分析耦合算法(MIC-PCA)。以雅砻江流域打罗水文站日径流预报为例,将MIC-PCA与多种因子筛选方法的筛选结果进行对比,并将各方法筛选出的因子集输入到BP人工神经网络对日径流进行预报以验证其合理性。结果表明,该方法较现行方法,能为预报模型提供更加科学有效的输入,从而提高模型的预报精度,对水文预报研究有着一定的理论意义。 相似文献
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《中国农村水利水电》2018,(11)
开展枯水期径流过程的模拟预报对水资源配置、生态环境需水量的研究、抗旱救灾等十分重要,为延长预见期,以数值天气预报未来7 d预报成果及水文实时观测数据为资料,以中小河流枯季短期径流为研究对象,优选了预报因子,基于二次回归正交旋转设计,探索了气象水文耦合在中小河流枯季径流预报方法。经在南汀河姑老河水文站未来3、5、7 d枯季径流模拟中应用,构建的气象水文耦合的预报模型拟合精度达到甲级,精度较高,效果理想,该方法操作简单,易于实现。 相似文献
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人工神经网络在葡萄霜霉病预测中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
近年来,人工神经网络模型开始逐渐应用于植物病虫害的预测预报中,并取得了良好效果,已成为植物病虫害预测预报的新途径.为此,以温度、相对湿度、累积降雨量及累积降雨日作为预测因子,以葡萄霜霉病的感病指数为预测目标,利用人工神经网络的BP算法建立了葡萄霜霉病预测模型.以陕西杨凌地区2004年和2006年的数据作为BP网络的训练资料,对2007年霜霉病的流行状况进行预测,预测的变化趋势与该年霜霉病实际的流行趋势吻合.由此证实,利用神经网络建立葡萄霜霉病预测模型是可行的. 相似文献
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人工神经网络在土壤含盐量预测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
土壤含盐量的预测对合理配置水资源.防治土壤次生盐碱化等具有重要的指导意叉.在阐述BP人工神经网络原理的基础上,针对影响土壤含盐量的主要因素,建立了多因子土壤含盐量的3层BP网络模型,以土壤含水率、地下水矿化度、地下水pH值、地下水埋深、相对湿度、降雨量、蒸发量作为模型输入参数,土壤含盐量作为模型输出,对土壤含盐量进行了预测.结果表明,BP神经网络模型预测土壤含盐量的最大误差为8.78%,平均误差为5.99%,模型具有较高的预测精度. 相似文献
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人工神经网络在我国水科学中的应用与展望 总被引：1，自引：0，他引：1
简要介绍了人工神经网络的发展、结构与特点；从预测预报、评价、水灾害防治、水资源配置与管理决策4方面，综合评述了人工神经网络在我国水科学中的应用，并就人工神经网络今后在我国水科学中的应用与研究做了展望。 相似文献