基于人工神经网络的黄河源区枯季径流预报  

Artificial Neural Network Based Runoff Forecasting for Dry Seasons of the Yellow River Source Region

作　　者：车骞[1] 王根绪[1] 畅俊杰[2] 姜秀娜[1] 

机构地区：[1]兰州大学资源环境学院,甘肃兰州730000 [2]黄河水利委员会上游水文水资源局,甘肃兰州730030

出　　处：《人民黄河》2005年第3期23-24,27,共3页Yellow River

基　　金：国家自然科学基金资助项目(30270255)。

摘　　要：分析了黄河源区枯季径流的影响因素,并选取基于枯季径流形成机理的、与径流相关性高的因子作为人工神经网络模型的输入,运用误差逆传播算法的多层前向网络,利用VC++语言调用随机函数克服了网络全局寻优的缺陷,建立了黄河源区枯季径流预报的BP模型。对黄河源区枯季径流长期预报的结果表明,ANN( 7, 1, 15, 1 )模型预报结果精度高,容错能力强,是枯季径流预报的有效手段。

关 键 词：人工神经网络 径流预报 枯季径流 黄河源区 

分 类 号：P333.3[天文地球—水文科学]