线性响应模型与神经网络联合模拟降雨～径流过程  

Modeled on rainfall-runoff process by artificial neural network coupled with simple linear model

作　　者：占玉林[1] 王新明[1] 王长耀[1] 牛铮[1] 

机构地区：[1]中国科学院遥感应用研究所遥感科学国家重点实验室,北京100101

出　　处：《水力发电学报》2006年第2期60-64,73,共6页Journal of Hydroelectric Engineering

基　　金：国家重点基础研究发展规划项目(G2000077900);中国科学院知识创新工程重大项目(KZCX1-SW-01)

摘　　要：本文将简单线性（黑箱）模型与神经网络联合起来对降雨～径流过程进行了模拟，在早期大多数有关降雨～径流的神经网络研究中,往往将前期径流作为模型输入的一部分,而本文利用线性模型对径流的估算值代替前期径流作为神经网络输入的一部分,从而为资料稀缺流域降雨～径流关系的模拟提供了新的途径，研究结果表明该组合模型是可行的。The rainfall-runoff process is modeled by coupling a simple linear（black box） model with the a artificial neural network（ANN）. In most of the previous studies, the previous runoff is used as one of the inputs to the ANN, while in this paper, the previous runoff is substituted by the runoff estimated from a linear model. It provides an approach for modeling the rainfall-runoff relationship in catchments with sparse data. It demonstrates that the coupled model adopted herein produces the reasonably satisfactory results.

关 键 词：水文模型 联合模型 人工神经网络 降雨~径流模拟 简单线性模型 

分 类 号：TV697.11[水利工程—水利水电工程] TN215[电子电信—物理电子学]