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基于人工神经网络的莺落峡月径流模拟预测

2009-12-15分类号:P333.9

【作者】张勃  王海青  张华  
【部门】西北师范大学地理与环境科学学院  
【摘要】莺落峡是黑河干流出山口径流量的重要控制站,莺落峡径流量的多少直接影响着该流域经济、社会的发展和生态环境保护,水资源分配和调度的管理和决策。论文基于人工神经网络,对莺落峡径流进行了模拟预测。将月径流分为汛期和非汛期,分别建立BP人工神经网络,通过对径流分类前后的模型进行比较,发现分类后的月径流BP模型的性能显然优于未分类的模型,故此设计了4种不同气候情景,采用分类后的模型对莺落峡2030年的径流量进行了预测。即,在降水量不变、气温增加0.5℃,2030年莺落峡年径流量将增加8.92%;气温增加1℃、降水量不变,年径流量将减少5.414%;气温不变、降水量增加10%,年径流量将增加9.905%;气...
【关键词】BP人工神经网络  径流模拟和预测  莺落峡  月径流量
【基金】中国科学院知识创新工程重要方向项目(KZCX2-YW-Q10-4); 公益性行业(气象)科研专项项目(GY-HY200806021-07); 生态经济学省级重点学科资助项目
【所属期刊栏目】自然资源学报
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