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资料稀缺地区径流分析的神经网络模型
引用本文:李靖,胡梅.资料稀缺地区径流分析的神经网络模型[J].云南农业大学学报,2002,17(2):105-108.
作者姓名:李靖  胡梅
作者单位:[1]云南农业大学水利水电与建筑学院,云南昆明650201 [2]楚雄州水利水电勘测设计研究院,云南楚雄675000
基金项目:云南省应用基础研究基金项目 (1999E0 0 15Q)
摘    要: 资料缺乏和无资料地区的径流分析研究一直是困扰水文工作者的一个难题。在探讨了将人工神经网络方法应用于上述地区的径流研究可行性基础上,通过分析确定影响径流的主要因素,建立岩溶山区径流分析神经网络模型。模型在滇东南径流分析实际应用中取得较好效果。

关 键 词:径流分析  人工神经网络  误差反传算法
文章编号:1004-390X(2002)02-0105-04
收稿时间:2001-10-22

Study on Neural Network Model of Annual Runoff in Lack-Data Watershed
LI Jing ,HU Mei.Study on Neural Network Model of Annual Runoff in Lack-Data Watershed[J].Journal of Yunnan Agricultural University,2002,17(2):105-108.
Authors:LI Jing  HU Mei
Institution:LI Jing 1,HU Mei 2
Abstract:The runoff modeling in the watersheds where there is lack of hydrological data is an important and difficult problem in hydrology. In this paper, based on the neural network theory, an ANN model for runoff, including the recognition composition and structure of the model, is put forward and established. Furthermore, this model was successfully applied the Yunnan MianHua Mountains's runoff analysis. It could be giving a new approach for runoff in lack data watershed and can be applied to solve the other relevant problems.
Keywords:annual runoff analysis  neural network model  back  propagation
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