基于相空间神经网络耦合模型的径流降尺度分析

摘要：

基于混沌理论和神经网络理论,研究水文科学的尺度问题,将混沌神经网络分析方法应用于径流的降尺度分析.首先通过对年径流量分解到月径流量的分解系数的分析,证明了分解系数具有混沌特性;其次利用相空间BP神经网络模型对分解系数进行预测,并根据预测结果进行月径流量的降尺度计算.实例研究表明,用神经网络拟合分解系数相空间的相点演化非线性关系和用相空间神经网络模型对径流作降尺度分析是可行的.

关键词：混沌理论、分解系数、相空间神经网络模型、BP神经网络、水文尺度分析

所属期刊栏目：15

分类号：TV1(水利工程基础科学)

资助基金：国家研究发展基金2003CB415202

在线出版日期：2006-08-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：527-530