基于BP神经网络的鄱阳湖水位模拟
2015-02-15分类号：P333
【部门】中国科学院南京地理与湖泊研究所 流域地理学重点实验室 东南大学土木工程学院市政工程系
【摘要】考虑到鄱阳湖水位受流域五河与长江来水等多因素的共同作用而表现出高度非线性响应,采用典型的三层BPNN神经网络模型来模拟鄱阳湖水位与其主控因子之间的响应关系。分别将湖口、星子、都昌、棠荫和康山水位作为目标变量进行BPNN模型构建和适用性评估。结果显示:综合考虑流域五河及长江来水(汉口或九江)的BPNN水位模型,空间站点水位模拟精度(R2和Ens)可达0.90以上,各站点的均方根误差(RMSE)变化范围约0.50~1.0m,若忽略长江来水的影响作用,仅将流域五河来水作为湖泊水位的主控影响因子,模型训练期与测试期的纳希效率系数(Ens)和确定性系数(R2)显著降低,且低于0.50,均方根误差(RMS...
【关键词】神经网络模型 鄱阳湖 水位模拟 湖盆变化 洪涝灾害
【基金】国家重点基础研究发展计划(2012CB417003); 中国科学院南京地理与湖泊研究所“一三五”战略发展规划重点项目“长江中游两湖水量变化关键过程与集成模拟研究”; 研究所青年启动项目“鄱阳湖湖泊流域系统水文水动力联合模拟研究及应用”(Y4SL011036); 中国科学院南京地理与湖泊研究所学科领域前沿项目(NIGLAS2010XK02)联合资助
【所属期刊栏目】长江流域资源与环境
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