黄河流域需水量预测的GRNN模型研究  

作　　者：屈吉鸿[1] 曹连海[1] 陈南祥[1] 黄强[2] 

机构地区：[1]华北水利水电学院．河南郑州450011 [2]西安理工大学西北水资源与环境生态教育部重点实验室,陕西西安710048

出　　处：《人民黄河》2008年第11期56-57,共2页Yellow River

基　　金：“十一五”国家科技支撑计划项目(2006BAD11B05);华北水利水电学院青年科研基金资助项目(HSQJ2008009)。

摘　　要：黄河流域工业、农业和生活需水量受多种因素影响,需水量与影响因素之间存在复杂的非线性关系。在分析现有预测模型和方法不足的基础上,介绍了广义回归神经网络的原理和结构,并将GRNN应用于黄河流域需水量的预测。预测结果与遗传BP预测模型接近,表明模型合理正确,可为黄河流域水资源规划管理和优化配置以及调控提供依据,而且相对遗传BP预测模型,广义回归神经网络模型具有网络稳健、训练速度快、易于实现等特点。

关 键 词：需水量 广义回归神经网络 黄河流域 

分 类 号：TV213.4[水利工程—水文学及水资源]